数据层 数据层是模型最底层,提供提供数据输入和数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出,通常数据预处理(减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等)也在这一层设置参数实现. 参数设置: name: 名称 type: 类型 Data: 从LMDB/LEVELDB读取数据和标签, 转换(http://deepdish.io/2015/04/28/creating-lmdb-in-python/) 可以使用convert_imageset转换 ImageData: 直接读取图片数据 .... top: 输出数…

weight_decay防止过拟合的参数,使用方式: 样本越多,该值越小 模型参数越多,该值越大 一般建议值: weight_decay: 0.0005 lr_mult, decay_mult 关于偏置与参数使用不同的学习率与权重衰减项: 偏置的学习率一般为参数的两倍 比如一个卷积,有偏置的话,其学习率应该是 param { lr_mult: } param { lr_mult: } 偏置设为2倍,能够加速收敛 对于偏置,其衰减项一般设置为0,还是对应上面的卷积: param { lr_mult…

复制预训练model的参数,只需要重新copy一个train_val.prototxt.然后把不需要复制的层的名字改一下,如(fc7 -> fc7_new),然后fine tune即可. freeze指定层参数,只需要把对应层的学习率lr_mult 设置为0即可,如: 在layer里面加上param { lr_mult: 0 }就可以了,比如全连接层里面:layer { type: "InnerProduct" param { # 对应第1个参数blob的配置,也就是全连接层的参…

python输出activation map与层参数:https://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51033660 caffe::Net文档: https://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/classcaffe_1_1Net.html#a6f6cf9d40637f7576828d856bb1b1826 caffe::Blob文档: http://caffe.berkeleyvision.org/doxygen/…

Caffe的solver参数设置 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html solver是通过协调前向-反向传播的参数更新来控制参数优化的.一个模型的学习是通过Solver来监督优化和参数更新,以及通过Net来产生loss和梯度完成的. Caffe提供的优化方法有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"…

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6221664.html 参考网址: https://github.com/torch/nn/issues/873 http://stackoverflow.com/questions/37459812/finetune-a-torch-model https://github.com/torch/nn/blob/master/doc/module.md https://github.com/torch…

我在训练Goolenet inception-v3时候出现了concat错误,因此写下concat层的一些知识点,以供读者跳坑 concat层在inception-v3网络中存在非常明显,之所以需要concat层是由于在之前的卷积池化层进行了卷积核大小的变化 卷积核大小变化的出发点:1.减小sobel算子维度,从而降低整个卷积层的参数,如,将5*5的卷积转化为2个3*3的卷积,其参数多少就会由25个转化为9+9=18个,在卷积层的卷积核转化时 还会有这种操作:将n*n的卷积转化为1*n和n*1并…

原文地址: https://blog.csdn.net/elysion122/article/details/79628587 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 因为最近在将一个caffe的model移植到pytorch上,发现移植过去就没法收敛了,因此专门研究了一些细节. batch normalization的公式如下: caffe…

C3p0的参数设置:ComboPooledDataSource和BasicDataSource一样提供了一个用于关闭数据源的close()方法,这样我们就可以保证Spring容器关闭时数据源能够成功释放. C3P0拥有比DBCP更丰富的配置属性,通过这些属性,可以对数据源进行各种有效的控制: acquireIncrement:当连接池中的连接用完时,C3P0一次性创建新连接的数目: acquireRetryAttempts:定义在从数据库获取新连接失败后重复尝试获取的次数,默认为30: acqu…