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【转】Caffe初试（五）视觉层及参数

本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,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…

caffe(3) 视觉层及参数

本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN)局部相应归一化, im2col等层. 1.Convolution层: 就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层. type: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…

caffe(5) 其他常用层及参数

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…

caffe之(五)loss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loss层 1. loss层总述 下面首先给出全loss层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" //loss fucntion的类型 bottom: &qu…

Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,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…

转 Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe学习系列(2):数据层及参数 本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,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…

[转] caffe视觉层Vision Layers 及参数

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…

【转】Caffe初试（七）其它常用层及参数

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax-loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression的一种推广. Logistic Regression只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softmax…

caffe学习系列（4）：视觉层介绍

视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层. 这里介绍下conv层. layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 //学习率系数,最终的学习率为base_lr*lr_mult } param {…

Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数

本文讲解一些其它的常用层,包括:softmax_loss层,Inner Product层,accuracy层,reshape层和dropout层及其它们的参数配置. 1.softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的.softmax是一个分类器,计算的是类别的概率(Likelihood),是Logistic Regression 的一种推广.Logistic Regression 只能用于二分类,而softmax可以用于多分类. softmax与softm…