Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数

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本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，Inner Product层，accuracy层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。

1、softmax-loss

softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的。softmax是一个分类器，计算的是类别的概率（Likelihood），是Logistic Regression 的一种推广。Logistic Regression 只能用于二分类，而softmax可以用于多分类。

softmax与softmax-loss的区别：

softmax计算公式：

而softmax-loss计算公式：

关于两者的区别更加具体的介绍，可参考：softmax vs. softmax-loss

用户可能最终目的就是得到各个类别的概率似然值，这个时候就只需要一个 Softmax层，而不一定要进行softmax-Loss 操作；或者是用户有通过其他什么方式已经得到了某种概率似然值，然后要做最大似然估计，此时则只需要后面的 softmax-Loss 而不需要前面的 Softmax 操作。因此提供两个不同的 Layer 结构比只提供一个合在一起的 Softmax-Loss Layer 要灵活许多。

不管是softmax layer还是softmax-loss layer,都是没有参数的，只是层类型不同而也

softmax-loss layer：输出loss值

layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "ip1"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

softmax layer: 输出似然值

layers {
  bottom: "cls3_fc"
  top: "prob"
  name: "prob"
  type: “Softmax"
}

2、Inner Product

全连接层，把输入当作成一个向量，输出也是一个简单向量（把输入数据blobs的width和height全变为1）。

输入： n*c0*h*w

输出： n*c1*1*1

全连接层实际上也是一种卷积层，只是它的卷积核大小和原数据大小一致。因此它的参数基本和卷积层的参数一样。

层类型：InnerProduct

lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。

必须设置的参数：

  　　num_output: 过滤器（filfter)的个数

其它参数：

layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool2"
  top: "ip1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 500
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}

layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST
  }
}

 layer {
    name: "reshape"
    type: "Reshape"
    bottom: "input"
    top: "output"
    reshape_param {
      shape {
        dim: 0  # copy the dimension from below
        dim: 2
        dim: 3
        dim: -1 # infer it from the other dimensions
      }
    }
  }

   reshape_param {
      shape {
        dim: 0 
        dim: 0
        dim: 14
        dim: -1 
      }
    }

layer {
  name: "drop7"
  type: "Dropout"
  bottom: "fc7-conv"
  top: "fc7-conv"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}

Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数

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原文地址：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html