https://hal.inria.fr/file/index/docid/112631/filename/p1038112283956.pdf caffe的卷积计算的优化来自这篇paper,实际上就是将卷积核矩阵和feature map矩阵(或者图像矩阵)转换为大的矩阵 jiayangqing自己也分析了为何要做这种转换,如下图 具体的优化过程如下图: 在caffe中是通过conv_im2col_cpu函数来实现,conv_im2col_cpu(/include/caffe/vision_la…

1.Forward_cpu conv_layer.cpp template <typename Dtype> void ConvolutionLayer<Dtype>::Forward_cpu(const vector<Blob<Dtype>*>& bottom, const vector<Blob<Dtype>*>& top) { // blobs_声明在 layer.hpp 中,vector<shared_p…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

pool层,其中ceil是向上取整函数 卷积层:…

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍卷积层 参考 1. 卷积层总述 下面首先给出卷积层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "conv1" // 该层的名字 type: "Convolution" // 该层的类型,具体地,可选的类型有:Convolut…

1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr.如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学习率.一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍. 在后面的convolution_param中,我们可以设定卷积层的特有参数. 必须设置的参数: num_output: 卷积核(filter)的个数 ke…

通俗易懂理解卷积 图示理解神经网络的卷积 input: 3 * 5 * 5 (c * h * w) pading: 1 步长: 2 卷积核: 2 * 3 * 3 * 3 ( n * c * k * k ) output: 2 * 3 * 3 ( c * h * w ) 如下图所示:  深入理解卷积 首先需要理解caffe里面的im2col和col2im 然后 卷积层 其实和 全连接层 差不多了 理解im2col 图示理解im2col input: 3 * 4 * 4 ( c * h * w )…

今天来仔细讲一下卷基层和全连接层训练参数个数如何确定的问题.我们以Mnist为例,首先贴出网络配置文件: name: "LeNet" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "examples/mnist/mnist-train-leveldb" backend: L…

Caffe(卷积神经网络框架)Caffe,全称Convolution Architecture For Feature Extraction caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架.作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于FaceBook.caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/. Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架,其作者是博士毕业于UC Berkeley的 贾扬清,目前在Google工作. Caffe是纯粹的C++/CUDA…

常规的神经网络连接结构如下  当网络训练完成, 在推导的时候为了加速运算, 通常将卷积层和 batch-norm 层融合, 原理如下 \[ \begin{align*} y_{conv} &= w \cdot x + b \\ y_{bn} &= \gamma \cdot \left (\frac{y_{conv} - E[x]}{\sqrt{Var[x] + \epsilon}} \right)+\beta \\ &= \gamma \cdot \left (\frac{wx+…