caffe之（三）激活函数层

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[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避…

caffe之（三）激活函数层

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:本篇主要介绍激活函数层 1. 激活函数层总述下面首先给出激活函数层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "relu1" //该层名称 type: "ReLU" //激活函数类型 bottom: "conv1"…

caffe学习三：使用Faster RCNN训练自己的数据

本文假设你已经完成了安装,并可以运行demo.py 不会安装且用PASCAL VOC数据集的请看另来两篇博客. caffe学习一:ubuntu16.04下跑Faster R-CNN demo (基于caffe). (亲测有效,记录经历两天的吐血经历) https://www.cnblogs.com/elitphil/p/11527732.html caffe学习二:py-faster-rcnn配置运行faster_rcnn_end2end-VGG_CNN_M_1024 (Ubuntu16.04)…

【caffe】三种文件类别：solver,model和weights

@tags: caffe 文件类别 solver文件是一堆超参数,比如迭代次数,是否用GPU,多少次迭代暂存一次训练所得参数,动量项,权重衰减(即正则化参数),基本的learning rate,多少次迭代打印一次loss,以及网络结构描述文件(即model文件)存储位置,等等比如: lenet_solver.prototxt model文件也有一些参数,指定了深度卷积网的结构,包括每一层各个参数,以及训练输入的数据存放位置等. 比如: lenet_train_test.prototxt w…

Caffe实战三（依赖包解析及环境配置）

前面的文章使用的软件环境是开始时通过apt-get命令所安装的,本文将通过编译源码的方式重新配置一个可迁移的软件环境.(参考:<深度学习 21天实战Caffe> 第五天 Caffe依赖包解析) 1.依赖包汇总 ProtoBuffer 由Google开发的一种可以实现内存与非易失存储介质交换的协议接口 Boost C++准标准库 GFLAGS Google的一个开源的处理命令行参数的库 GLOG Google开发的用于记录应用程序日志的库 BLAS 基本线性代数子程序 HDF5 美国国家高级计算…

CAFFE（三）：Ubuntu下Caffe框架安装(仅仅Caffe框架安装)

步骤一. 从github上下载(克隆)安装包 1.1 在你要安装的路径下 clone 此处我直接安装到home目录,执行: ~$ cd ~ 2 :~$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git #开始clone ~$ git clone https://github.com/BVLC/caffe.git 等待下载结束,下载结束后在你的home路径下会存在,caffe文件夹.接下来进入caffe并开始配置caffe,配置如下 sudo cp Makef…