caffe Python API 之卷积层(Convolution)
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convolution_param中,我们可以设定卷积层的特有参数。
必须设置的参数:
num_output: 卷积核(filter)的个数
kernel_size: 卷积核的大小。如果卷积核的长和宽不等,需要用kernel_h和kernel_w分别设定
其它参数:
stride: 卷积核的步长,默认为1。也可以用stride_h和stride_w来设置。
pad: 扩充边缘,默认为0,不扩充。 扩充的时候是左右、上下对称的,比如卷积核的大小为5*5,那么pad设置为2,则四个边缘都扩充2个像素,即宽度和高度都扩充了4个像素,这样卷积运算之后的特征图就不会变小。也可以通过pad_h和pad_w来分别设定。
net.conv1 = caffe.layers.Convolution(
net.data,
param=[{"lr_mult": 1, "decay_mult": 1}, {"lr_mult": 2, "decay_mult": 1}], #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。
name="Conv1",
kernel_size=3,
stride=1,
pad=1,
num_output=20,
group=2,
weight_filler=dict(type='xavier'),
bias_filler=dict(type='constant',value=0)) 输出:
layer {
name: "Conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
decay_mult: 1
}
convolution_param {
num_output: 20
pad: 1
kernel_size: 3
group: 2
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0
}
}
}
形式二:
net.conv2 = caffe.layers.Convolution(
net.data,
param=[{"lr_mult": 1, "decay_mult": 1}, {"lr_mult": 2, "decay_mult": 1}],
name="Conv2",
convolution_param=dict(
kernel_size=3,
stride=1,
pad=1,
num_output=20,
group=2,
weight_filler=dict(type='xavier'),
bias_filler=dict(type='constant',value=0))
) 输出相同:
layer {
name: "Conv2"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv2"
param {
lr_mult: 1
decay_mult: 1
}
param {
lr_mult: 2
decay_mult: 1
}
convolution_param {
num_output: 20
pad: 1
kernel_size: 3
group: 2
stride: 1
weight_filler {
type: "xavier"
}
bias_filler {
type: "constant"
value: 0
}
}
}
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