标签:比较 idt atl 效果 channels fill 0.00 oca pad
视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。
1、Convolution层:
就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层。
层类型:Convolution
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。
在后面的convolution_param中,我们可以设定卷积层的特有参数。
必须设置的参数:
num_output: 卷积核(filter)的个数
kernel_size: 卷积核的大小。如果卷积核的长和宽不等,需要用kernel_h和kernel_w分别设定
其它参数:
stride: 卷积核的步长,默认为1。也可以用stride_h和stride_w来设置。
pad: 扩充边缘,默认为0,不扩充。 扩充的时候是左右、上下对称的,比如卷积核的大小为5*5,那么pad设置为2,则四个边缘都扩充2个像素,即宽度和高度都扩充了4个像素,这样卷积运算之后的特征图就不会变小。也可以通过pad_h和pad_w来分别设定。
layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 } param { lr_mult: 2 } convolution_param { num_output: 20 kernel_size: 5 stride: 1 weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" } } }
layer { name: "pool1" type: "Pooling" bottom: "conv1" top: "pool1" pooling_param { pool: MAX kernel_size: 3 stride: 2 } }
pooling层的运算方法基本是和卷积层是一样的。
layers { name: "norm1" type: LRN bottom: "pool1" top: "norm1" lrn_param { local_size: 5 alpha: 0.0001 beta: 0.75 } }
4、im2col层
如果对matlab比较熟悉的话,就应该知道im2col是什么意思。它先将一个大矩阵,重叠地划分为多个子矩阵,对每个子矩阵序列化成向量,最后得到另外一个矩阵。
看一看图就知道了:
在caffe中,卷积运算就是先对数据进行im2col操作,再进行内积运算(inner product)。这样做,比原始的卷积操作速度更快。
看看两种卷积操作的异同:
视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。
1、Convolution层:
就是卷积层,是卷积神经网络(CNN)的核心层。
层类型:Convolution
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。
在后面的convolution_param中,我们可以设定卷积层的特有参数。
必须设置的参数:
num_output: 卷积核(filter)的个数
kernel_size: 卷积核的大小。如果卷积核的长和宽不等,需要用kernel_h和kernel_w分别设定
其它参数:
stride: 卷积核的步长,默认为1。也可以用stride_h和stride_w来设置。
pad: 扩充边缘,默认为0,不扩充。 扩充的时候是左右、上下对称的,比如卷积核的大小为5*5,那么pad设置为2,则四个边缘都扩充2个像素,即宽度和高度都扩充了4个像素,这样卷积运算之后的特征图就不会变小。也可以通过pad_h和pad_w来分别设定。
layer { name: "conv1" type: "Convolution" bottom: "data" top: "conv1" param { lr_mult: 1 } param { lr_mult: 2 } convolution_param { num_output: 20 kernel_size: 5 stride: 1 weight_filler { type: "xavier" } bias_filler { type: "constant" } } }
layer { name: "pool1" type: "Pooling" bottom: "conv1" top: "pool1" pooling_param { pool: MAX kernel_size: 3 stride: 2 } }
pooling层的运算方法基本是和卷积层是一样的。
layers { name: "norm1" type: LRN bottom: "pool1" top: "norm1" lrn_param { local_size: 5 alpha: 0.0001 beta: 0.75 } }
4、im2col层
如果对matlab比较熟悉的话,就应该知道im2col是什么意思。它先将一个大矩阵,重叠地划分为多个子矩阵,对每个子矩阵序列化成向量,最后得到另外一个矩阵。
看一看图就知道了:
在caffe中,卷积运算就是先对数据进行im2col操作,再进行内积运算(inner product)。这样做,比原始的卷积操作速度更快。
看看两种卷积操作的异同:
原文:http://www.cnblogs.com/denny402/p/5071126.html
标签:比较 idt atl 效果 channels fill 0.00 oca pad
原文地址:http://www.cnblogs.com/chenzhefan/p/7632536.html