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TanH / Hyperbolic Tangent

• 类型（type）：TanH
• CPU 实现： ./src/caffe/layers/tanh_layer.cpp

• CUDA、GPU实现： ./src/caffe/layers/tanh_layer.cu

• 例子

  layer {
    name: "layer"
    bottom: "in"
    top: "out"
    type: "TanH"
  }

  对于每一个输入值x，TanH layer的输出为tanh(x)。

• Absolute Value

  • 类型（type）：AbsVal
  • CPU 实现： ./src/caffe/layers/absval_layer.cpp

  • CUDA、GPU实现： ./src/caffe/layers/absval_layer.cu

  • 例子

  • layer {
      name: "layer"
      bottom: "in"
      top: "out"
      type: "AbsVal"
    }

    对于每一个输入值x，AbsVal layer的输出为abs(x)。

    Power

  • • 类型（type）：Power
    • CPU 实现： ./src/caffe/layers/power_layer.cpp
    • CUDA、GPU实现： ./src/caffe/layers/power_layer.cu

    • 参数 （power_param）：

      • 可选：
        
        • power [default 1]（指数，默认为1）
        • scale [default 1]（比例，默认为1）
        • shift [default 0]（偏移，默认为0）

    • 例子

    layer {
      name: "layer"
      bottom: "in"
      top: "out"
      type: "Power"
      power_param {
        power: 1
        scale: 1
        shift: 0
      }
    }

    对于每一个输入值x，Power layer的输出为(shift + scale * x) ^ power。

    BNLL

    • 类型（type）：BNLL（二项正态对数似然，binomial normal log likelihood）
    • CPU 实现： ./src/caffe/layers/bnll_layer.cpp
    • CUDA、GPU实现： ./src/caffe/layers/bnll_layer.cu
    • 例子

    • layer {
        name: "layer"
        bottom: "in"
        top: "out"
        type: BNLL
      }

      对于每一个输入值x，BNLL layer的输出为log(1 + exp(x))。

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    • Data Layers

      Data 通过Data Layers进入Caffe，Data Layers位于Net的底部。
      Data 可以来自：1、高效的数据库（LevelDB 或 LMDB）；2、内存；3、HDF5或image文件（效率低）。
      基本的输入预处理（例如：减去均值，缩放，随机裁剪，镜像处理）可以通过指定TransformationParameter达到。

      Database

      • 类型（type）：Data（数据库）
      • 参数：
        
        • 必要：
          
          • source: the name of the directory containing the database（数据库名称）
          • batch_size: the number of inputs to process at one time（每次处理的输入的数据量）
        • 可选：
          
          • rand_skip: skip up to this number of inputs at the beginning; useful for asynchronous sgd（在开始的时候跳过这个数值量的输入；这对于异步随机梯度下降是非常有用的）
          • backend [default LEVELDB]: choose whether to use a LEVELDB or LMDB（选择使用LEVELDB 数据库还是LMDB数据库，默认为LEVELDB）

      In-Memory

      • 类型（type）：MemoryData
      • 参数：
        
        • 必要：
          
          • batch_size, channels, height, width: specify the size of input chunks to read from memory（4个值，确定每次读取输入数据量的大小）

      Memory Data Layer从内存直接读取数据（而不是复制数据）。使用Memory Data Layer之前，必须先调用，MemoryDataLayer::Reset（C++方法）或Net.set_input_arrays（Python方法）以指定一个source来读取一个连续的数据块（4D，按行排列），每次读取大小由batch_size决定。

      HDF5 Input

      • 类型（type）：HDF5Data
      • 参数：
        
        • 必要：
          
          • source: the name of the file to read from（读取的文件的名称）
          • batch_size（每次处理的输入的数据量）

      HDF5 Output

      • 类型（type）：HDF5Output

      • 参数：

        • 必要：
          
          • file_name: name of file to write to（写入的文件的名称）

        HDF5 output layer与这部分的其他layer的功能正好相反，不是读取而是写入。

      Images

      • 类型（type）：ImageData
      • 参数：
        
        • 必要：
          
          • source: name of a text file, with each line giving an image filename and label（一个text文件的名称，每一行指定一个image文件名和label）
          • batch_size: number of images to batch together（每次处理的image的数据）
        • 可选：
          
          • rand_skip: （在开始的时候跳过这个数值量的输入）
          • shuffle [default false]（是否随机乱序，默认为否）
            -new_height, new_width: if provided, resize all images to this size（缩放所有的image到新的大小）

      Windows

      • 类型（type）：WindowData
      • （没有详解）

      Dummy

      • 类型（type）：DummyData

      DummyData 用于开发和测试，详见DummyDataParameter（没有给出链接）。

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    • Common Layers

      Inner Product

      • 类型（type）：Inner Product（全连接层）
      • CPU 实现： ./src/caffe/layers/inner_product_layer.cpp
      • CUDA、GPU实现： ./src/caffe/layers/inner_product_layer.cu

      • 参数 （inner_product_param）：

        • 必要：
          
          • num_output (c_o): the number of filters（滤波器数目）
        • 强烈推荐：
          
          • weight_filler [default type: ‘constant’ value: 0]（滤波器权重；默认类型为constant，默认值为0）
        • 可选：
          
          • bias_filler [default type: ‘constant’ value: 0]（bias-偏置项的值，默认类型为constant，默认值为0）
          • bias_term [default true]: specifies whether to learn and apply a set of additive biases to the filter outputs（是否添加bias-偏置项，默认为True）

      • 输入（Input）

        • n * c_i * h_i * w_i

      • 输出（Output）

        • n * c_o * 1 * 1

      • 例子

      layer {
        name: "fc8"                              # 名称：fc8
        type: "InnerProduct"                     # 类型：全连接层
        # 权重（weights）的学习速率因子和衰减因子
        param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 }
        # 偏置项（biases）的学习速率因子和衰减因子
        param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 }
        inner_product_param {
          num_output: 1000                       # 1000个滤波器（filters）
          weight_filler {
            type: "gaussian"                     # 初始化高斯滤波器（Gaussian）
            std: 0.01                            # 标准差为0.01， 均值默认为0
          }
          bias_filler {
            type: "constant"                     # 初始化偏置项（bias）为零
            value: 0
          }
        }
        bottom: "fc7"                            # 输入层：fc7
        top: "fc8"                               # 输出层：fc8
      }

       

    InnerProduct layer（常被称为全连接层）将输入视为一个vector，输出也是一个vector（height和width被设为1）

    Splitting

    • 类型（type）：Split

    Split layer用于将一个输入的blob分离成多个输出的blob。这用于当需要将一个blob输入至多个输出layer时。

    Flattening

    • 类型（type）：Flatten

    Flatten layer用于把一个维度为n * c * h * w的输入转化为一个维度为 n * (c*h*w)的向量输出。

    Reshape

    • 类型（type）：Reshape
    • CPU 实现： ./src/caffe/layers/reshape_layer.cpp
    • CUDA、GPU实现： 尚无

    • 参数 （reshape_param）：

      • 可选：
        
        • shape（改变后的维度，详见下面解释）

    • 输入（Input）

      • a single blob with arbitrary dimensions（一个任意维度的blob）

    • 输出（Output）

      • the same blob, with modified dimensions, as specified by reshape_param（相同内容的blob，但维度根据reshape_param改变）

    • 例子

     layer {
        name: "reshape"                       # 名称：reshape
        type: "Reshape"                       # 类型：Reshape
        bottom: "input"                       # 输入层名称：input
        top: "output"                         # 输出层名称：output
        reshape_param {
          shape {
            dim: 0  # 这个维度与输入相同
            dim: 2
            dim: 3
            dim: -1 # 根据其他维度自动推测
          }
        }
      }

    Reshape layer只改变输入数据的维度，但内容不变，也没有数据复制的过程，与Flatten layer类似。

    输出维度由reshape_param 指定，正整数直接指定维度大小，下面两个特殊的值：

    • 0 => 表示copy the respective dimension of the bottom layer，复制输入相应维度的值。
    • -1 => 表示infer this from the other dimensions，根据其他维度自动推测维度大小。reshape_param中至多只能有一个-1。

    再举一个例子：如果指定reshape_param参数为：{ shape { dim: 0 dim: -1 } } ，那么输出和Flattening layer的输出是完全一样的。

    Concatenation

    • 类型（type）：Concat（连结层）
    • CPU 实现： ./src/caffe/layers/concat_layer.cpp
    • CUDA、GPU实现： ./src/caffe/layers/concat_layer.cu

    • 参数 （concat_param）：

      • 可选：
        
        • axis [default 1]: 0 for concatenation along num and 1 for channels.（0代表连结num，1代表连结channel）

    • 输入（Input）
      -n_i * c_i * h * w for each input blob i from 1 to K.（第i个blob的维度是n_i * c_i * h * w，共K个）

    • 输出（Output）

      • if axis = 0: (n_1 + n_2 + … + n_K) * c_1 * h * w, and all input c_i should be the same.（axis = 0时，输出 blob的维度为(n_1 + n_2 + … + n_K) * c_1 * h * w，要求所有的input的channel相同）
      • if axis = 1: n_1 * (c_1 + c_2 + … + c_K) * h * w, and all input n_i should be the same.（axis = 0时，输出 blob的维度为n_1 * (c_1 + c_2 + … + c_K) * h * w，要求所有的input的num相同）

    • 例子

      layer {
        name: "concat"
        bottom: "in1"
        bottom: "in2"
        top: "out"
        type: "Concat"
        concat_param {
          axis: 1
        }
      }

      Concat layer用于把多个输入blob连结成一个输出blob。

      Slicing

      Slice layer用于将一个input layer分割成多个output layers，根据给定的维度（目前只能指定num或者channel）。

      • 类型（type）：Slice
      • 例子

      • layer {
          name: "slicer_label"
          type: "Slice"
          bottom: "label"
          ## 假设label的维度是：N x 3 x 1 x 1
          top: "label1"
          top: "label2"
          top: "label3"
          slice_param {
            axis: 1                        # 指定维度为channel
            slice_point: 1                 # 将label[~][1][~][~]赋给label1
            slice_point: 2                 # 将label[~][2][~][~]赋给label2
                                           # 将label[~][3][~][~]赋给label3
          }
        }

        axis表明是哪一个维度，slice_point是该维度的索引，slice_point的数量必须是top blobs的数量减1.

        Elementwise Operations

        • 类型（type）： Eltwise
        • （没有详解）

        Argmax

        • 类型（type）：ArgMax
        • （没有详解）

        Softmax

        • 类型（type）：Softmax
        • （没有详解）

        Mean-Variance Normalization

        • 类型（type）：MVN
        • （没有详解）

Caffe : Layer Catalogue(2)

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原文地址：http://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/5844650.html