prototxt专题
caffe学习笔记-模型代码生成.prototxt文件
pycaffe网络定义 以ImageData格式输入,定义输入层: data, label = L.ImageData(source=img_list, batch_size=batch_size, ntop=2,root_folder=root,transform_param=dict(scale= 0.00390625)) 定义卷积层: conv1=L.Convolution(dat
Caffe Prototxt 激活层系列：TanH Layer
TanH Layer 是DL中非线性激活的一种，在深层CNN中，中间层用得比较少，容易造成梯度消失（当然不是绝对不用）；在GAN或一些网络的输出层常用到 首先我们先看一下 TanHParameter message TanHParameter {enum Engine {DEFAULT = 0;CAFFE = 1;CUDNN = 2;}optional Engine engine = 1 [d
Caffe Prototxt 激活层系列：Sigmoid Layer
Sigmoid Layer 是DL中非线性激活的一种，在深层CNN中，中间层用得比较少，容易造成梯度消失（当然不是绝对不用）；在GAN或一些网络的输出层常用到 首先我们先看一下 SigmoidParameter message SigmoidParameter {enum Engine {DEFAULT = 0;CAFFE = 1;CUDNN = 2;}optional Engine engi
Caffe Prototxt 特征层系列：Dropout Layer
Dropout Layer作用是随机让网络的某些节点不工作（输出置零），也不更新权重；是防止模型过拟合的一种有效方法 首先我们先看一下 DropoutParameter message DropoutParameter {optional float dropout_ratio = 1 [default = 0.5]; // dropout ratio } InnerProduct l
Caffe Prototxt 特殊层系列：Softmax Layer
Softmax Layer作用是将分类网络结果概率统计化，常常出现在全连接层后面 CNN分类网络中，一般来说全连接输出已经可以结束了，但是全连接层的输出的数字，有大有小有正有负，人看懂不说，关键是训练时，它无法与groundtruth对应（不在同一量级上），所以用Softmax Layer将其概率统计化，将输出归一化为和为1的概率值；这样我们能一眼看懂，关键是SoftmaxWithLossLay
Caffe Prototxt 激活层系列：ReLU Layer
ReLU Layer 是DL中非线性激活的一种，常常在卷积、归一化层后面（当然这也不是一定的） 首先我们先看一下 ReLUParameter // Message that stores parameters used by ReLULayermessage ReLUParameter {// Allow non-zero slope for negative inputs to speed
Caffe Prototxt 特征层系列：BatchNorm Layer
BatchNorm Layer 是对输入进行均值，方差归一化，消除过大噪点，有助于网络收敛 首先我们先看一下 BatchNormParameter message BatchNormParameter {// If false, accumulate global mean/variance values via a moving average.// If true, use those a
Caffe Prototxt 特征层系列：Scale Layer
Scale Layer是输入进行缩放和平移，常常出现在BatchNorm归一化后，Caffe中常用BatchNorm+Scale实现归一化操作（等同Pytorch中BatchNorm） 首先我们先看一下 ScaleParameter message ScaleParameter {// The first axis of bottom[0] (the first input Blob) alo
Caffe Prototxt 特殊层系列：Concat Layer
Concat Layer将多个bottom按照需要联结一个top 一般特点是：多个输入一个输出，多个输入除了axis指定维度外，其他维度要求一致 message ConcatParameter {// The axis along which to concatenate -- may be negative to index from the// end (e.g., -1 for the
Caffe Prototxt 特殊层系列：Eltwise Layer
Eltwise Layer是对多个bottom进行操作计算并将结果赋值给top，一般特点：多个输入一个输出，多个输入维度要求一致 首先看下Eltwise层的参数： message EltwiseParameter {enum EltwiseOp {PROD = 0; //点乘SUM = 1; //加减（默认）MAX = 2; //最大值}optional
Caffe Prototxt 特殊层系列：Slice Layer
Slice Layer 的作用是将bottom按照需要切分成多个tops，一般特点是：一个输入多个输出 首先我们先看一下 SliceParameter message SliceParameter {// The axis along which to slice -- may be negative to index from the end// (e.g., -1 for the last
caffe CNN train_val.prototxt 神经网络参数配置说明
name: "CaffeNet"layer {#输入层，即数据层#数据层的类型除了Database外，还可以是In-Memory、HDF5 Input、HDF5 Output、Images、Windows、Dummyname: "data"type: "Data"top: "data"top: "label"include {phase: TRAIN#表示仅在训练阶段包括进去
【AI】caffe使用步骤（二）：设计网络模型prototxt
【一】以 lenet_train_test.prototxt 为例 name: "LeNet"layer {name: "mnist"type: "Data"top: "data"top: "label"include {phase: TRAIN}transform_param {scale: 0.00390625}data_param {source: "examples/mnist/mni
lenet_train_test.prototxt分析
lenet_train_test.prototxt test：表示对训练好的模型进行Testing，而不是training。其他参数包括train, time, device_query。 -model=XXX：指定模型prototxt文件，这是一个文本文件，详细描述了网络结构和数据集信息 name: "LeNet"layer {name: "mnist"type: "Data"top:
caffe生成solver.prototxt文件
caffe在训练的时候，需要一些参数设置，我们一般将这些参数设置在一个叫solver.prototxt的文件里面，如下： base_lr: 0.001display: 782gamma: 0.1lr_policy: “step”max_iter: 78200momentum: 0.9snapshot: 7820snapshot_prefix: “snapshot”sol
solver.prototxt文件解析
使用caffe训练自己的物体识别数据时，在solver.prototxt文件里配置训练过程参数，学习记录总结了需要配置的各个参数的作用如下： net: "train_val.prototxt" #模型文件test_iter: 1000 #test_iter = 测试样本总数/batch_size， 迭代test_iter次将全部测试样本执行一遍test_interva
caffe 有关prototxt文件的设置解读
olver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为 [plain] view plain copy ./bulid/tools/caffe train -solver *_solver.prototxt 在Deep Learning中，往往loss func