caffe细节

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1.BN层参数设置在训练时所有BN层要设置use_global_stats: false(也可以不写,caffe默认是false) 在测试时所有BN层要设置use_global_stats: true 影响: 训练如果不设为false,会导致模型不收敛测试如果不设置为true,会导致准确率极低区别: use_global_stats: false是使用了每个Batch里的数据的均值和方差: use_global_stats: true是使用了caffe内部的均值和方差. 2.fintune…

caffe 细节

batch :http://www.zhihu.com/question/32673260 caffe blog: http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/46424949 python:https://github.com/BVLC/caffe/pull/1733 python:https://github.com/tnarihi/tnarihi-caffe-helper/blob/master/python/caffe_helper/…

caffe代码阅读10：Caffe中卷积的实现细节（涉及到BaseConvolutionLayer、ConvolutionLayer、im2col等）-2016.4.3

一. 卷积层的作用简单介绍卷积层是深度神经网络中的一个重要的层,该层实现了局部感受野.通过这样的局部感受野,能够有效地减少參数的数目. 我们将结合caffe来解说详细是怎样实现卷积层的前传和反传的. 至于是怎样前传和反传的原理能够參考Notes on Convolutional Neural Networks.详细请百度或者谷歌,就可以下载到. Caffe中的master分支已经将vision_layers.hpp中的各个层分散到layers中去了.因此假设你是主分支的代码.请在include…

python 和 matlab的caffe读数据细节

(1).prototxt中的输入表示一样,如 dim: 10 dim: 3 dim: 227 dim: 227 (2)代码喂入数据不一样: python: input_blob = np.zeros((config.batchsize, 3, config.crop_h, config.crop_w), dtype=np.float32) #im.shape是3,h,w matlab: data=zeros(config.crop_h,config.crop_w,1,config.bat…

从零开始山寨Caffe·陆：IO系统(一)

你说你学过操作系统这门课?写个无Bug的生产者和消费者模型试试! ——你真的学好了操作系统这门课嘛? 在第壹章,展示过这样图: 其中,左半部分构成了新版Caffe最恼人.最庞大的IO系统. 也是历来最不重视的一部分. 第伍章又对左半部分的独立性进行了分析,我是这么描述到: Datum和Blob(Batch)不是上下文相关的. Blob包含着正向传播的shape信息,这些信息只有初始化网络在初始化时才能确定. 而Datum则只是与输入样本有关. 所以,Datum的读取工作可以在网络未初始化之前就开…

利用Caffe做回归(regression)

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输…

caffe中权值初始化方法

首先说明:在caffe/include/caffe中的 filer.hpp文件中有它的源文件,如果想看,可以看看哦,反正我是不想看,代码细节吧,现在不想知道太多,有个宏观的idea就可以啦,如果想看代码的具体的话,可以看:http://blog.csdn.net/xizero00/article/details/50921692,写的还是很不错的(不过有的地方的备注不对,不知道改过来了没). 文件 filler.hpp提供了7种权值初始化的方法,分别为:常量初始化(constant).高斯分布初…