原文:CAFFE:Inner_Product層

在caffe中所謂的Inner Product IP 層即fully connected fc layer,為什么叫ip呢,可能是為了看起來比較優雅吧。。 從CAFFE ROOT examples mnist lenet.prototxt中截取一段 假設conv 的輸入是 ,那么conv 的輸出即 ,conv 的輸入即pool 的輸入,pool 的輸出為 ,即ip 的輸入 ip 的輸出為 ,那么p ...

2015-03-03 23:22 1 15069 推薦指數:

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caffe——全連接inner_product_layer

  在caffe中,全連接叫做"inner_product_layer",區別於tensorflow中的fullyconnected_layer。   1、prototxt中的定義 layer { bottom: "fc7" top: "fc8" name: "fc8" type ...

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

caffe中,網絡的結構由prototxt文件中給出,由一些列的Layer()組成,常用的如:數據加載、卷積操作、pooling、非線性變換、內積運算、歸一化、損失計算等;本篇主要介紹pooling 1. Pooling總述 下面首先給出pooling的結構設置的一個 ...

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

caffe中,網絡的結構由prototxt文件中給出,由一些列的Layer()組成,常用的如:數據加載、卷積操作、pooling、非線性變換、內積運算、歸一化、損失計算等;本篇主要介紹全連接是對元素進行wise to wise的運算 1. 全連接總述 下面首先給 ...

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

caffe中,網絡的結構由prototxt文件中給出,由一些列的Layer()組成,常用的如:數據加載、卷積操作、pooling、非線性變換、內積運算、歸一化、損失計算等;本篇主要介紹卷積 參考 1. 卷積總述 下面首先給出卷積的結構設置的一個小例子(定義 ...

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

  Eltwise的操作有三個:product(點乘), sum(相加減) 和 max(取大值),其中sum是默認操作。   假設輸入(bottom)為A和B,如果要實現element_wise的A+B,即A和B的對應元素相加,prototxt文件 ...

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

在訓練一個小的分類網絡時,發現加上BatchNorm之后的檢索效果相對於之前,效果會有提升,因此將該網絡結構記錄在這里,供以后查閱使用: 添加該之前: 添加該之后: ...

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

一般說的BN操作是指caffe中的BatchNorm+Scale, 要注意其中的use_global_states:默認是true【在src/caffe/caffe.proto】 訓練時:use_global_states:false 測試時:use_global_states:true ...

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

     在Fully Convolutional Networks(FCN)中,會用到Crop ,他的主要作用是進行裁切。下面我們舉一個例子來說明如何使用Crop 。   Caffe中的數據是以 blobs形式存在的,blob是四維數據,即 (Batch size, number ...

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