caffe的cancat层
我在训练Goolenet inception-v3时候出现了concat错误,因此写下concat层的一些知识点,以供读者跳坑
concat层在inception-v3网络中存在非常明显,之所以需要concat层是由于在之前的卷积池化层进行了卷积核大小的变化
卷积核大小变化的出发点:1.减小sobel算子维度,从而降低整个卷积层的参数,如,将5*5的卷积转化为2个3*3的卷积,其参数多少就会由25个转化为9+9=18个,在卷积层的卷积核转化时
还会有这种操作:将n*n的卷积转化为1*n和n*1并列的两个卷积核,其结果减少了n*n-2n个参数数量
在此之后会出现不同的featuremap将输出的featuremap连接起来即是cancat层做的工作
在此,引入cancat层的设置规则:
在caffe的数据中一般出现4个维度[num,channel,hight,weight]
默认的concat拼接axis值为1(如果在参数axis未设置)即在channel维度进行拼接
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