caffe中 softmax 函數的前向傳播和反向傳播
1.前向傳播： 一般的我們有top[0]來存放數據，top[1]來存放標簽（對於bottom也一樣） 2.反向傳播： 解釋： 補充：最后部分，Zi!=Zj和Zi=Zj部分寫反了，大家注意一下~ ...
原文：caffe中ConvolutionLayer的前向和反向傳播解析及源碼閱讀
一 前向傳播 在caffe中，卷積層做卷積的過程被轉化成了由卷積核的參數組成的權重矩陣weights 簡記為W 和feature map中的元素組成的輸入矩陣 簡記為Cin 的矩陣乘積W Cin。在進行乘積之前，需要對卷積核的參數和feature map作處理，以得到W和Cin。 下面用一個例子來說名上述兩個過程。假設某一卷積層輸入為c X h X w X X 的feature map，卷積核大小 ...
2018-03-13 22:26 0 1809 推薦指數：
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