Caffe學習筆記1 網路配置檔案引數

2021-08-15 06:30:20 字數 1037 閱讀 2636

layer 

transform_param

data_param

}

layer 

param

convolution_param

bias_filler

}}

layer 

}

注:pooling層的運算方法和卷積層基本一樣。

sigmod:可能會出現殺死梯度的現象,用的很少。

layer

relu:是目前使用最多的啟用函式,主要因為其收斂最快,並且能保持同樣的效果。標準的relu函式為max(x, 0),當x>0時,輸出x;當x<=0時,輸出0。

layer

最終輸出乙個簡單的向量,引數和卷積層一樣。將之前提取的特徵進行總結。

layer 

param

inner_product_param

bias_filler

}}

layer 

}

softmax-loss layer:輸出loss值

layer

softmax layer:輸出似然值

layer

在不改變資料的情況下,改變輸入的維度。

layer 

}}

dim:0 表示維度不變,即輸入和輸出是相同的維度。

dim:2 或 dim:3 表示將原來的維度變為2或者3。

dim:-1 表示按照資料總量大小不變原則,自行計算維度大小。

dropout是乙個防止過擬合的層。僅需設定乙個dropout_ratle即可。

layer 

}

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