Layer实际上定义了Layer的基本操作，即初始化层、前向传播和反向传播。在前向传播中根据bottom blob得到top blob，反向传播则根据top反传到bottom。而且在前传的时候还可以计算loss，一般来说只有最后一层才会计算loss，虽然每个层都有计算loss的功能。Layer类 ...

比如现在要添加一个vision layer，名字叫Ly_Layer：（一般命名第一个字母大写，其余小写。） 1、属于哪个类型的layer（共五种：common_layer, data_layer, loss_layer, neuron_layer, vision_layer ），就打 ...

转载请注明出处，楼燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 一般我们在使用Caffe的时候，可能需要根据自己的任务需求添加一些自定义的Loss，当然这个Loss可以根据自己的需要来添加。比如在这里我添加 ...

之前那个博客记录了如何实现一个自己的层，这篇教你如何进行层的调试。 首先把你在caffe/src/caffe/layers中你自己层的cpp代码copy到caffe/src/caffe/test中 然后改名（因为我看那个目录里面命名都是这样命名的）： 接着就按照这篇博客的做：http ...

关于triplet loss的原理。目标函数和梯度推导在上一篇博客中已经讲过了。详细见：triplet loss原理以及梯度推导。这篇博文主要是讲caffe下实现triplet loss。编程菜鸟。假设有写的不优化的地方，欢迎指出。 1.怎样在caffe中添加新的layer ...

因为之前遇到了sequence learning问题(CRNN)，里面涉及到一张图对应多个标签。Caffe源码本身是不支持多类标签数据的输入的。 如果之前习惯调用脚本create_imagenet.sh，将原始数据转换成lmdb数据格式，在这里就会遇到坑。我们去看 ...

caffe添加python数据层（ImageData） 在caffe中添加自定义层时，必须要实现这四个函数，在C++中是（LayerSetUp，Reshape，Forward_cpu，Backward_cpu），在python 中是（setup，reshape ...

由于Python的灵活性，我们在caffe中添加自己定义的层时使用python层会更加方便，开发速速也会比C++更快，现在我就在这儿简单说一下如何在caffe中添加自定义的python层（使用的原网络结构时Lenet结构）： 首先在caffe->python文件夹中添加自己定义的层函数 ...