Layer實際上定義了Layer的基本操作，即初始化層、前向傳播和反向傳播。在前向傳播中根據bottom blob得到top blob，反向傳播則根據top反傳到bottom。而且在前傳的時候還可以計算loss，一般來說只有最后一層才會計算loss，雖然每個層都有計算loss的功能。Layer類 ...

比如現在要添加一個vision layer，名字叫Ly_Layer：（一般命名第一個字母大寫，其余小寫。） 1、屬於哪個類型的layer（共五種：common_layer, data_layer, loss_layer, neuron_layer, vision_layer ），就打 ...

轉載請注明出處，樓燚(yì)航的blog，http://home.cnblogs.com/louyihang-loves-baiyan/ 一般我們在使用Caffe的時候，可能需要根據自己的任務需求添加一些自定義的Loss，當然這個Loss可以根據自己的需要來添加。比如在這里我添加 ...

之前那個博客記錄了如何實現一個自己的層，這篇教你如何進行層的調試。 首先把你在caffe/src/caffe/layers中你自己層的cpp代碼copy到caffe/src/caffe/test中 然后改名（因為我看那個目錄里面命名都是這樣命名的）： 接着就按照這篇博客的做：http ...

關於triplet loss的原理。目標函數和梯度推導在上一篇博客中已經講過了。詳細見：triplet loss原理以及梯度推導。這篇博文主要是講caffe下實現triplet loss。編程菜鳥。假設有寫的不優化的地方，歡迎指出。 1.怎樣在caffe中添加新的layer ...

因為之前遇到了sequence learning問題(CRNN)，里面涉及到一張圖對應多個標簽。Caffe源碼本身是不支持多類標簽數據的輸入的。 如果之前習慣調用腳本create_imagenet.sh，將原始數據轉換成lmdb數據格式，在這里就會遇到坑。我們去看 ...

caffe添加python數據層（ImageData） 在caffe中添加自定義層時，必須要實現這四個函數，在C++中是（LayerSetUp，Reshape，Forward_cpu，Backward_cpu），在python 中是（setup，reshape ...

由於Python的靈活性，我們在caffe中添加自己定義的層時使用python層會更加方便，開發速速也會比C++更快，現在我就在這兒簡單說一下如何在caffe中添加自定義的python層（使用的原網絡結構時Lenet結構）： 首先在caffe->python文件夾中添加自己定義的層函數 ...