Caffe的solver参数设置 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html solver是通过协调前向-反向传播的参数更新来控制参数优化的.一个模型的学习是通过Solver来监督优化和参数更新,以及通过Net来产生loss和梯度完成的. Caffe提供的优化方法有: Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"), AdaDelta (type: "AdaDelta"…

caffe的运行提供三种接口:C++接口(命令行).Python接口和matlab接口.本文先对命令行进行解析,后续会依次介绍其它两种接口. caffe的C++主程序(caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内,当然还有一些其它的功能文件,如:convert_imageset.cpp,train_net.cpp,test_net.cpp等也放在这个文件夹内.经过编译后,这些文件都被编译成了可执行文件,放在了./build/tools/文件夹内.因此我们要执行caffe程序,都需要加./…

一.mnist数据集 mnist是一个手写数字数据库,由Google实验室的Corinna Cortes和纽约大学柯朗研究院的Yann LeCun等人建立,它有60000个训练样本集和10000个测试样本集.mnist数据库官方网址为:http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ .可直接下载四个解压文件,分别对应:训练集样本.训练集标签.测试集样本和测试集标签.解压缩之后发现,其是在一个文件中包含了所有图像. 二.caffe支持的数据格式:Lmdb和Leveldb 它们都…

Solver类简介 Net类中实现了网络的前向/反向计算和参数更新,而Solver类中则是对此进行进一步封装,包含可用于逐次训练网络的Step()函数,和用于求解网络的优化解的Solve()函数,同时还实现了一些存储.读取网络模型快照的接口函数. solver.cpp源码 template<typename Dtype> void Solver<Dtype>::SetActionFunction(ActionCallback func) { action_request_funct…

之前已经配置过一次caffe环境了: Caffe初试(一)win7_64bit+VS2013+Opencv2.4.10+CUDA6.5配置Caffe环境 但其中也提到,编译时,用到了cuda6.5,但是实际训练时,使用GPU训练,又会出现问题.所以强迫症使然,我决定另外配置一个cpu_only的版本,编译时,不使用cuda. 于是网上查了查,很多小伙伴都是使用happynear配置的caffe-windows版本,并参照其博客中的步骤进行编译使用的: 如何快糙猛地在Windows下编译CAFFE…

solver算是caffe的核心的核心,它协调着整个模型的运作.caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件.运行代码一般为 #caffe train --solver=*_solver.prototxt 在Deep Learning中,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.solver的主要作用就是交替调用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. 到目前的版本,c…

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源代码(caffe version commit: 09868ac , date: 2015.08.15)中有一些重要的头文件,这里介绍下include/caffe/solver.hpp文件的内容: 1.      include文件: <caffe/solver.hpp>:此文件的介绍能够參考: http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/62423060 2.      模板类Solver:虚基类 3.      模板类Wo…

1.基本概念 Caffe是一个比较流行的神经网络框架,它支持C++.Python等语言,容易上手,但是代码貌似不怎么好读,等有空我...;) 2.Windows10下的部署 我把我Windows下的编译完的bin上传了,如果opencv+cuda+cudnn配置好了的话应该可以直接用,替换掉caffe-windows-master/bin就行 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLAW2Yf 密码: 1234 这里有官方编译完成的文件可供下载:https://github…

caffe中solver的作用就是交替低啊用前向(forward)算法和后向(backward)算法来更新参数,从而最小化loss,实际上就是一种迭代的优化算法. solver.cpp中的Solver提供了执行模型训练的入口,在caffe.cpp中train函数的最后通过 solver->Solve()调用: template <typename Dtype> void Solver<Dtype>::Solve(const char* resume_file) { //检查是…