原文:CAFFE:Inner_Product层

在caffe中所谓的Inner Product IP 层即fully connected fc layer,为什么叫ip呢,可能是为了看起来比较优雅吧。。 从CAFFE ROOT examples mnist lenet.prototxt中截取一段 假设conv 的输入是 ,那么conv 的输出即 ,conv 的输入即pool 的输入,pool 的输出为 ,即ip 的输入 ip 的输出为 ,那么p ...

2015-03-03 23:22 1 15069 推荐指数:

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caffe——全连接inner_product_layer

  在caffe中,全连接叫做"inner_product_layer",区别于tensorflow中的fullyconnected_layer。   1、prototxt中的定义 layer { bottom: "fc7" top: "fc8" name: "fc8" type ...

Thu Jun 13 01:12:00 CST 2019 0 876
caffe之(二)pooling

caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer()组成,常用的如:数据加载、卷积操作、pooling、非线性变换、内积运算、归一化、损失计算等;本篇主要介绍pooling 1. Pooling总述 下面首先给出pooling的结构设置的一个 ...

Fri Mar 04 08:54:00 CST 2016 0 4427
caffe之(四)全连接

caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer()组成,常用的如:数据加载、卷积操作、pooling、非线性变换、内积运算、归一化、损失计算等;本篇主要介绍全连接是对元素进行wise to wise的运算 1. 全连接总述 下面首先给 ...

Fri Mar 04 10:27:00 CST 2016 0 4241
caffe之(一)卷积

caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer()组成,常用的如:数据加载、卷积操作、pooling、非线性变换、内积运算、归一化、损失计算等;本篇主要介绍卷积 参考 1. 卷积总述 下面首先给出卷积的结构设置的一个小例子(定义 ...

Fri Mar 04 08:45:00 CST 2016 0 13163
Caffe 学习:Eltwise

  Eltwise的操作有三个:product(点乘), sum(相加减) 和 max(取大值),其中sum是默认操作。   假设输入(bottom)为A和B,如果要实现element_wise的A+B,即A和B的对应元素相加,prototxt文件 ...

Sat Oct 08 07:55:00 CST 2016 1 40068
caffe中的BatchNorm

在训练一个小的分类网络时,发现加上BatchNorm之后的检索效果相对于之前,效果会有提升,因此将该网络结构记录在这里,供以后查阅使用: 添加该之前: 添加该之后: ...

Thu Jan 05 00:02:00 CST 2017 0 7338
caffe中BN

一般说的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默认是true【在src/caffe/caffe.proto】 训练时:use_global_states:false 测试时:use_global_states:true ...

Fri Mar 02 23:23:00 CST 2018 0 2296
Caffe 学习:Crop

     在Fully Convolutional Networks(FCN)中,会用到Crop ,他的主要作用是进行裁切。下面我们举一个例子来说明如何使用Crop 。   Caffe中的数据是以 blobs形式存在的,blob是四维数据,即 (Batch size, number ...

Sat Oct 08 07:17:00 CST 2016 2 14095
 
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