Caffe Scale层解析 前段时间做了caffe的batchnormalization层的解析,由于整体的BN层实现在Caffe是分段实现的,因此今天抽时间总结下Scale层次,也会后续两个层做合并做下铺垫. 基本公式梳理 Scale层主要完成 \(top = alpha*bottom+ beta\)的过程,则层中主要有两个参数\(alpha\)与\(beta\), 求导会比较简单. \[ \frac{\partial y}{\partial x} = alpha ;\quad \frac{

原文地址: https://blog.csdn.net/elysion122/article/details/79628587 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 因为最近在将一个caffe的model移植到pytorch上,发现移植过去就没法收敛了,因此专门研究了一些细节. batch normalization的公式如下: caffe

原文地址: https://blog.csdn.net/u011668104/article/details/81532592 --------------------------------------------------------------------------------------- caffe里面用BN层的时候通常后面接一下scale层,原因如下: caffe 中为什么bn层要和scale层一起使用这个问题首先你要理解batchnormal是做什么的.它其实做了两件事. 1)

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

要运行Caffe,需要先创建一个模型(model),每个模型由许多个层(layer)组成,每个层又都有自己的参数, 而网络模型和参数配置的文件分别是:caffe.prototxt,caffe.solver.prototxt文件. 所以要熟练使用caffe最重要的是学会配置文件(prototxt)文件 caffe的层有很多种,比如Data ,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行的 1.数据层 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u011681952/article/details/86157481 Scale Layer是输入进行缩放和平移,常常出现在BatchNorm归一化后,Caffe中常用BatchNorm+Scale实现归一化操作(等同Pytorch中BatchNorm) 首先我们先看一下 ScaleParameter message ScaleParame

Caffe_Activation 一般来说,激励层的输入输出尺寸一致,为非线性函数,完成非线性映射,从而能够拟合更为复杂的函数表达式激励层都派生于NeuronLayer: class XXXlayer : public NeuronLayer 1.基本函数 激励层的基本函数较为简单,主要包含构造函数和前向.后向函数 explicit XXXLayer(const LayerParameter& param) :NeuronLayer<Dtype>(param){} virtual in

原文: 要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个层(layer)构成,每一层又由许多参数组成.所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中.要熟练使用caffe,最重要的就是学会配置文件(prototxt)的编写. 层有很多种类型,比如Data,Convolution,Pooling等,层之间的数据流动是以Blobs的方式进行. 今天我们就先介绍一下数据层. 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供

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:

#参考1:https://blog.csdn.net/sushiqian/article/details/78614133#参考2:https://blog.csdn.net/thy_2014/article/details/51659300# coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import sys sys.path.append("/home/wit/caffe/python&qu

视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. 层类型:Convolution lr_mult: 学习率的系数,最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr.如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率,第二个表示偏置项的学习率.一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍. 在后面的

原文地址:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5070928.html 稍有修改: 数据层是每个模型的最底层,是模型的入口,不仅提供数据的输入,也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出.通常数据的预处理(如减去均值, 放大缩小, 裁剪和镜像等),也在这一层设置参数实现. 数据来源可以来自高效的数据库(如LevelDB和LMDB),也可以直接来自于内存.如果不是很注重效率的话,数据也可来自磁盘的hdf5文件和图片格式文件. 所有的数据层的都具有的公用参数:先

Part1:caffe的ImageData层 ImageData是一个图像输入层,该层的好处是,直接输入原始图像信息就可以导入分析. 在案例中利用ImageData层进行数据转化,得到了一批数据. 但是笔者现在还有几个问题, 这个ImageData只能显示一个batch的图像信息,不能在同一案例循环使用的是吧? L.ImageData之后的数据,可以直接用于框架的输入数据吗?(待尝试) . 一.官方文档中的使用 在案例<Fine-tuning a Pretrained Network for S

在激活层中,对输入数据进行激活操作(实际上就是一种函数变换),是逐元素进行运算的.从bottom得到一个blob数据输入,运算后,从top输入一个blob数据.在运算过程中,没有改变数据的大小,即输入和输出的数据大小是相等的. 输入:n*c*h*w 输出:n*c*h*w 常用的激活函数有sigmoid, tanh,relu等,下面分别介绍. 1.Sigmoid 对每个输入数据,利用sigmoid函数执行操作.这种层设置比较简单,没有额外的参数. 层类型:Sigmoid 示例: layer { n

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处. https://blog.csdn.net/Cheese_pop/article/details/52024980 DATA crop:截取原图像中一个固定patch layers { name: "data" type: DATA top: "data" top: "label" data_param { source: "../data/ImageNet/imagenet-train&

下图是jiayangqing在知乎上的回答,其实过程就是把image转换成矩阵,然后进行矩阵运算 卷积的实现在conv_layer层,conv_layer层继承了base_conv_layer层,base_conv_layer层是卷积操作的基类,包含卷积和反卷积.conv_layer层的前向传播是通过forward_cpu_gemm函数实现,这个函数在vision_layer.hpp里进行了定义,在base_conv_layer.cpp里进行了实现.forward_cpu_gemm函数调用了ca

Caffe是纯粹的C++/CUDA架构,支持命令行.Python和MATLAB接口:可以在CPU和GPU直接无缝切换: Caffe::set_mode(Caffe::GPU); Caffe的优势 1.上手快:模型与相应优化都是以文本形式而非代码形式给出 Caffe给出了模型的定义.最优化设置以及预训练的权重,方便立即上手. 2.速度快:能够运行最棒的模型与海量的数据. Caffe与cuDNN结合使用,测试AlexNet模型,在K40上处理每张图片只需要1.17ms. 3.模块化:方便扩展到新的任

一.前述 solve主要是定义求解过程,超参数的 二.具体 #往往loss function是非凸的,没有解析解,我们需要通过优化方法来求解. #caffe提供了六种优化算法来求解最优参数,在solver配置文件中,通过设置type类型来选择. Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"), Adaptive Gradient (type: "AdaGrad&q

贾清扬寻找快速算法之路:https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo 卷积运算图文并茂:http://www.zhihu.com/question/28385679 注意到, (1)滤波器是有通道数的,通道数和输入特征图的通道数一样. (2)每次进行卷积: 输入参数:输入特征图的通道数,特征图尺度,滤波器尺度(滤波器通道数和输入特征图的一样),滤波器个数 输出参数:输出特征图的通道数=滤波器个数,特征图大小

卷积的实现思想: 通过im2col将image转为一个matrix,将卷积操作转为矩阵乘法运算 通过调用GEMM完毕运算操作 以下两个图是我在知乎中发现的,"盗"用一下,确实非常好.能帮助理解. 參数剖析 配置參数:(从配置文件得来) kernel_h_ pad_h_ hole_h_ stride_h_ kernel_w_ pad_w_ hole_w_ stride_w_ is_1x1_:上面8个參数都为1时,该參数为true 和输入有关的參数:(从bottom得来) num_ cha

对于layer层的cpp文件,你可以用LOG和printf.cout进行调试,cu文件不能使用LOG,可以使用cout,printf. 对于softmaxloss的layer层,既有cpp文件又有cu文件,其中cu文件只实现了前向和反向传播,cpp文件既实现了前向.反向,也实现了layer setup,layer reshape,还有一些定义的函数.我用上述方法进行调试发现,在gpu条件下,cpp的前向和反向不使用,但其他函数依然使用,gpu下的前向反向是使用cu中的代码.