Caffe的loss layer(转)

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Caffe的loss layer(转)

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…

怎样在caffe中添加layer以及caffe中triplet loss layer的实现

关于triplet loss的原理.目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了.详细见:triplet loss原理以及梯度推导.这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss.编程菜鸟.假设有写的不优化的地方,欢迎指出. 1.怎样在caffe中添加新的layer 新版的caffe中添加新的layer.变得轻松多了.概括说来.分四步: 1)在./src/caffe/proto/caffe.proto 中添加相应layer的paramter message. 2)在./include/…

Tutorial: Triplet Loss Layer Design for CNN

Tutorial: Triplet Loss Layer Design for CNN Xiao Wang 2016.05.02 Triplet Loss Layer could be a trick for further improving the accuracy of CNN. Today, I will introduce the whole process, and display the code for you. This tutorial mainly from the b…

caffe 学习(3)——Layer Catalogue

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…

Caffe源码-Layer类

Layer类简介 Layer是caffe中搭建网络的基本单元,caffe代码中包含大量Layer基类派生出来的各种各样的层,各自通过虚函数 Forward() 和 Backward() 实现自己的功能. Forward() 函数用于前向计算过程,由 bottom blob 计算 top blob 和 loss ,实现数据由浅至深的传递.而 Backward() 函数用于反向传播过程,由 top blob 的计算 bottom blob 的梯度,将网络的预测误差向浅层网络传递,以便更新网络的参数.…

在Caffe添加Python layer详细步骤

本文主要讨论的是在caffe中添加python layer的一般流程,自己设计的test_python_layer.py层只是起到演示作用,没有实际的功能. 1) Python layer 在caffe目录结构中放哪? 下图是caffe的目录结构,在本文中我是将python layer防止examples/pycaffe/layers/下 2)Python layer内容我给这一个python layer取名为test_python_layer.py,其内容为 import caffe imp…

caffe(6) Blob,Layer,Net 以及对应配置文件的编写

深度网络(net)是一个组合模型,它由许多相互连接的层(layers)组合而成.Caffe就是组建深度网络的这样一种工具,它按照一定的策略,一层一层的搭建出自己的模型.它将所有的信息数据定义为blobs,从而进行便利的操作和通讯.Blob是caffe框架中一种标准的数组,一种统一的内存接口,它详细描述了信息是如何存储的,以及如何在层之间通讯的. 1.blob Blobs封装了运行时的数据信息,提供了CPU和GPU的同步.从数学上来说, Blob就是一个N维数组.它是caffe中的数据操作基本单位…