1、Convolution層： 就是卷積層，是卷積神經網絡（CNN）的核心層。 層類型：Convolution 　　lr_mult: 學習率的系數，最終的學習率是這個數乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有兩個lr_mult, 則第一個表示權值的學習 ...

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

背景： 項目中需要在 caffe 中增加 binary convolution layer， 所以在單步調試了 minist 的訓練，大致看了一下流程，就詳細看 convolution layer 了。 1、數據結構 　　caffe 的基本數據結構是 Blob，也就是數據流的基本結構 ...

為反卷積（Deconvolution），當然就是要介紹各種反卷積，不得不說的是隨着近幾年人工智能如火如荼 ...

deconvolution講解論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1609.07009 關於conv和deconvoluton的另一個講解鏈接：http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial ...

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caffe中大多數層用C++寫成。 但是對於自己數據的輸入要寫對應的輸入層，比如你要去圖像中的一部分，不能用LMDB，或者你的label 需要特殊的標記。 這時候就需要用python 寫一個輸入層。 如在fcn 的voc_layers.py 中 有兩個類： VOCSegDataLayer ...

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 ...