caffe之MNIST基礎詳解

cd $caffe_root

./data/mnist/get_mnist.sh
./examples/mnist/create_mnist.sh
開啟lenet_train_test.prototxt檢視詳細資訊
資料層定義如下圖，需要注意的是source和backend，batch_size也可以根據需要自己調整。其中，引數scale用於對輸入的畫素進行縮放，將所有的畫素值縮放到[0,1]區間內。0.00390625=1/256。最後該層會生成兩個blob，乙個是data，乙個是label。
name: "lenet"

layer 
transform_param 
#資料的引數
data_param 
}

caffe執行自帶的mnist

sh data mnist get mnist.sh但是這些檔案是不能夠直接使用的，因此 sh examples mnist create mnist.sh轉換為lmdb檔案，轉換之後會在examples mnist下面還是生成 mnist train lmdb mnist test lmdb 裡面...

caffe詳解之資料層

從零開始，一步一步學習caffe的使用，期間貫穿深度學習和調參的相關知識！layer transform param data param 使用lmdb layer transform param data param 使用hdf5 layer 使用 使用記憶體 layer transform pa...

caffe詳解之softmax層

從零開始，一步一步學習caffe的使用，期間貫穿深度學習和調參的相關知識！softmax layer 輸出似然值 layers公式如下所示 softmax loss layer 輸出loss值 layer 公式如下所示 loss param 說明 enum normalizationmode 1 未...