4、Caffe其它常用层及参数

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4、Caffe其它常用层及参数

借鉴自:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html 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.Logisti…

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…

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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(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…

【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(2) 数据层及参数

要运行caffe,需要先创建一个模型(model),如比较常用的Lenet,Alex等, 而一个模型由多个屋(layer)构成,每一屋又由许多参数组成.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. 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…

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…