Caffe_Loss 损失函数为深度学习中重要的一个组成部分,各种优化算法均是基于Loss来的,损失函数的设计好坏很大程度下能够影响最终网络学习的好坏.派生于 \(LossLayer\),根据不同的Loss层有不同的参数; 1.基本函数 主要包含构造函数,前向.后向以及Reshape,部分有SetUp的函数,每层都有Loss参数 explicit XXXLossLayer(const LayerParameter& param): LossLayer<Dtype>(param),dif…

Caffe CommonLayer分析 \(Caffe\)中包含了很多通用的功能层,包含了\(concat\),\(slice\),\(split\),\(crop\),\(flip\),\(scale\_layer\)等,这些层在网络中经常被使用,本文也将对其中的常见layer进行说明与源码分析. 1.常用\(Layer\) (1) \(CropLayer\) CropLayer完成数据的裁剪,输入两个 \(bottom,bottom[0]\) 为原始数据,\(bottom[1]\) 为裁剪后…

caffe源代码分析--softmax_layer.cpp // Copyright 2013 Yangqing Jia // #include <algorithm> #include <vector> #include "caffe/layer.hpp" #include "caffe/vision_layers.hpp" #include "caffe/util/math_functions.hpp" using s…

因为要修改Caffe crop layer GPU部分的代码,现将自己对这部分GPU代码的理解总结一下,请大家多多指教! crop layer完成的功能(以matlab的方式表示):A(N,C,H,W),Reference(n,c,h,w),Offsets(o1, o2, o3,o4), croped_A=A[o1:o1+n, o2:o2+c, o3:o3+h, o4:o4+w] 先代码,后解释 #include <vector> #include "caffe/layers/cro…

当中用到一个宏定义CUDA_KERNEL_LOOP 在common.hpp中有. #defineCUDA_KERNEL_LOOP(i,n) \ for(inti = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; \ i < (n); \ i +=blockDim.x * gridDim.x) 先看看caffe採取的线程格和线程块的维数设计, 还是从common.hpp能够看到 CAFFE_CUDA_NUM_THREADS CAFFE_GET_BLOCKS(cons…

dataLayer作为整个网络的输入层, 数据从leveldb中取. leveldb的数据是通过图片转换过来的. 网络建立的时候. datalayer主要是负责设置一些參数,比方batchsize.channels,height.width等. 这次会通过读leveldb一个数据块来获取这些信息. 然后启动一个线程来预先从leveldb拉取一批数据.这些数据是图像数据和图像标签. 正向传播的时候, datalayer就把预先拉取好数据复制到指定的cpu或者gpu的内存. 然后启动新线程再预先拉取…

作者:linger 转自须注明转自:http://blog.csdn.net/lingerlanlan/article/details/24379689 数据成员 shared_ptr<SyncedMemory>data_;//data数据.指向SyncedMemory的智能指针 shared_ptr<SyncedMemory>diff_;//表示"差".用于更新data_ intnum_; intchannels_; intheight_; intwidth_…

测试用prototxt name: "CIFAR10_quick"layer { name: "data" type: "MemoryData" top: "data" top: "label" memory_data_param { batch_size: 1     #样本个数 channels: 3 height: 32 width: 32 }}layer { name: "conv1&qu…

本文主要参考caffe官方文档[<Fine-tuning a Pretrained Network for Style Recognition>](http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/02-fine-tuning.ipynb) 是第二篇案例.笔者对其进行了为期一周的断断续续的研究,笔者起先对python/caffe并不了解+英语不好,阅读+理解的时间有点长,前前后后过了不下十遍终于从这第二篇文档看…

linger博客原创性博文导航 http://blog.csdn.net/lingerlanlan 大学研究游戏外挂技术開始了此博客.断断续续写了些博文. 后来,開始机器学习和深度学习的研究工作,因为喜欢和热爱,业余时间也常常性学习.并写博文总结.因此,博文越来越多.因为博文是依据时间排序的,看起来有点乱,所以在此处写个导航. 搞了个微信号(data_bird),关注数据挖掘.机器学习 UFLDL学习笔记和编程 ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufl…