转:http://blog.csdn.net/tina_ttl/article/details/51556984 今天才偶然发现,caffe在计算Accuravy时,利用的是最后一个全链接层的输出(不带有acitvation function),比如:alexnet的train_val.prototxt.caffenet的train_val.prototxt 下图是这两个网络训练配置文件(prototxt文件)计算Accuray的配置文件截图的截图(对于该部分,alexnet和caffenet是…

plot accuracy + loss 详情可见:http://www.2cto.com/kf/201612/575739.html 1. caffe保存训练输出到log 并绘制accuracy loss曲线: 之前已经编译了matcaffe 和 pycaffe,caffe中其实已经自带了这样的小工具.caffe-master/tools/extra/parse_log.sh caffe-master/tools/extra/extract_seconds.py和 caffe-master/t…

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的…

一.前向传播 在caffe中,卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin.在进行乘积之前,需要对卷积核的参数和feature map作处理,以得到W和Cin. 下面用一个例子来说名上述两个过程.假设某一卷积层输入为c X h X w = 3 X 8 X 8的feature map,卷积核大小h1 X w1 = 2 X 2,个数c1 = 4,stride = 1,pad_h…

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…

神经网络中,我们通过最小化神经网络来训练网络,所以在训练时最后一层是损失函数层(LOSS), 在测试时我们通过准确率来评价该网络的优劣,因此最后一层是准确率层(ACCURACY). 但是当我们真正要使用训练好的数据时,我们需要的是网络给我们输入结果,对于分类问题,我们需要获得分类结果,如下右图最后一层我们得到 的是概率,我们不需要训练及测试阶段的LOSS,ACCURACY层了. 下图是能过$CAFFE_ROOT/python/draw_net.py绘制$CAFFE_ROOT/models/caf…

如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe,由于神经网络中有不同的层结构,不同类型的层又有不同的参数,所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结. 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型:CONVOLUTION 例子 layers { name: "conv1" type: CONVOLUTION bottom: "data" top: "conv1" blobs_lr:…

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…

caffe默认使用的数据格式为lmdb文件格式,它提供了把图片转为lmdb文件格式的小程序,但是呢,我的数据为一维的数据,我也要分类啊,那我怎么办?肯定有办法可以转为lmdb文件格式的,我也看了一些源代码,好像是把我们的数据变为Datum的格式(这是一个用google protocol buffer搞的一个数据结构类),然后再把它存为lmdb文件.在Datum里面,label为Int类型,要是我们label为符点数,我还怎么用??(不过看到Datum里面有个float_data的东西,怎么用啊,…

下面是基于我自己的接口,我是用来分类一维数据的,可能不具通用性: (前提,你已经编译了caffe的python的接口) 添加 caffe塻块的搜索路径,当我们import caffe时,可以找到. 对于这一步,一般我们都会把 cafffe 模块的搜索路经永久地加到先加$PYTHONPATH中去,如可以把 export PYTHONPATH=/path/to/caffe/python:$PYTHONPATH 写到 .bashrc中.而下面的做法,只是临时的做法哦: improt sys #sys.…