http://blog.csdn.net/u012235274/article/details/51361290…

关于caffe中的solver: cafffe中的sover的方法都有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"), Adam (type: "Adam"), Nesterov's Accelerated Gradient (type: "Nes…

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loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" //loss fucntion的类型 bottom: &qu…

原文:http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html 参考:http://blog.csdn.net/u011762313/article/details/47361571#vision-layers 记:总感觉对于caffe是一知半解,要深入深度学习,以及更好的去工程和实验,详细学习caffe是必须的. Layers 要想创建一个Caffe模型,需要在prototxt中定义一个model architecture(模型架构). Caff…

一直对机器学习里的loss函数不太懂,这里做点笔记. 符号表示的含义,主要根据Andrew Ng的课程来的,\(m\)个样本,第\(i\)个样本为\(\vec x^{(i)}\),对应ground truth标签为\(y^{(i)}\). 线性回归 假设函数: \[ \begin{align} h_{\vec \theta}(\vec x^{(i)}) & = \vec \theta^T \vec x \\ \end{align} \] 损失函数: 使用MSE(mean squared erro…

适用场景:一个输入对应多个label,或输入类别间不互斥 调用函数: 1. Pytorch使用torch.nn.BCEloss 2. Tensorflow使用tf.losses.sigmoid_cross_entropy 3. Caffe使用SigmoidCrossEntropyLoss 在output和target之间构建binary cross entropy,其中i为每一个类. 以pytorch为例:Caffe,TensorFlow版本类比,输入均为相同形式的向量 m = nn.Sigmo…

英文可查:地址 1.SoftmaxWithLoss 对一对多的分类任务计算多项逻辑斯蒂损失,并通过softmax传递预测值,来获得各类的概率分布.该层可以分解为SoftmaxLayer+MultinomialLogisticLossLayer,但它的梯度计算在数值上更为稳健.在测试时,该层可用SoftmaxLayer替代. 前向传播 bottom: 1.(N×C×H×W)维的预测得分x,N是batch数,类别总数为K=CHW,目前看到的SoftmaxWithLossLayer的bottom一般是…

在飞驰的列车上,无法入眠.外面阴雨绵绵,思绪被拉扯到天边. 翻看之前聊天,想起还欠一个读者一篇博客. 于是花了点时间整理一下之前学习 Caffe 时添加自己定义 Layer 及自己定义 ProtoBuffer 參数的简单例程,希望对刚開始学习的人有借鉴意义. 博客内容基于新书<深度学习:21 天实战 Caffe>.书中课后习题答案欢迎读者留言讨论. 以下进入正文. 在使用 Caffe 过程中常常会有这种需求:已有 Layer 不符合我的应用场景:我须要这样这种功能.原版代码没有实现.或者已经实…

layer是建模和计算的基本单元. caffe的目录包含各种state-of-the-art model的layers. 为了创建一个caffe model,我们需要定义模型架构在一个protocol buffer定义文件中(prototxt).caffe的layer和它们的参数被定义在caffe.proto中. Vision Layers: 头文件./include/caffe/vision_layers.hpp vision layers通常取图像为输入,产生其他图像作为输出.实际中典型的图…

本文地址:http://blog.csdn.net/mounty_fsc/article/details/51085654 Caffe中,Blob.Layer,Net,Solver是最为核心的类,下面介绍这几个类,Solver将在下一节介绍. 1 Blob 1.1 简单介绍 Blob是: 对待处理数据带一层封装,用于在Caffe中通信传递. 也为CPU和GPU间提供同步能力 数学上,是一个N维的C风格的存储数组 总的来说.Caffe使用Blob来交流数据,其是Caffe中标准的数组与统一的内存接…