http://blog.csdn.net/terrenceyuu/article/details/76228317 #作用:在不改变数据的情况下,改变输入的维度 layer { name: "reshape" type: "Reshape" bottom: "input" top: "output" reshape_param { shape { dim: 0 # copy the dimension from below d…

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6015990.html BatchNorm具体网上搜索. caffe中batchNorm层是通过BatchNorm+Scale实现的,但是默认没有bias.torch中的BatchNorm层使用函数SpatialBatchNormalization实现,该函数中有weight和bias. 如下代码: local net = nn.Sequential() net:add(nn.SpatialBatch…

caffe中大多数层用C++写成. 但是对于自己数据的输入要写对应的输入层,比如你要去图像中的一部分,不能用LMDB,或者你的label 需要特殊的标记. 这时候就需要用python 写一个输入层. 如在fcn 的voc_layers.py 中 有两个类: VOCSegDataLayer SBDDSegDataLayer 分别包含:setup,reshape,forward, backward, load_image, load_label. 不需要backward 没有参数更新. import…

下载caffe-local,解压缩; 修改makefile.config:我是将cuudn注释掉,去掉cpu_only的注释; make all make test(其中local_test出错,将文件中gpu部分注释掉即可) make runtest 将python路径在.bashrc中更改: export PYTHONPATH=/home/crw/caffe-local/python:$PYTHONPATH source .bashrc 或者直接vi .bashrc,在文件中更改; make…

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…

在训练一个小的分类网络时,发现加上BatchNorm层之后的检索效果相对于之前,效果会有提升,因此将该网络结构记录在这里,供以后查阅使用: 添加该层之前: layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: decay_mult: } param { lr_mult: decay_mult: } convo…

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…

1. batch norm 输入batch norm层的数据为[N, C, H, W], 该层计算得到均值为C个,方差为C个,输出数据为[N, C, H, W]. <1> 形象点说,均值的计算过程为: (1) 即对batch中相同索引的通道数取平均值,所以最终计算得到的均值为C个,方差的计算过程与此相同. <2> batch norm层的作用: a. 均值:(2) b. 方差:(3) c. 归一化:(4) 2. caffe中batch_norm_layer.cpp中的LayerSe…

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…

在卷积神经网络中.常见到的激活函数有Relu层 layer { name: "relu1" type: "ReLU" bottom: "pool1" top: "pool1" }其中可选参数为:negative_slope:默认为0. 对标准的ReLU函数进行变化,如果设置了这个值,那么数据为负数时,就不再设置为0,而是用原始数据乘以negative_slope relu层有个很大的特点:bottom(输入)和top(输出)一…