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 ...
原文：Caffe学习系列(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。 今天 ...
2015-12-23 18:47 14 100115 推荐指数：
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Caffe学习系列(15)：添加新层
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在Fully Convolutional Networks（FCN）中，会用到Crop 层，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 层。 Caffe中的数据是以 blobs形式存在的，blob是四维数据，即 （Batch size, number ...
Caffe常用层参数介绍
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