Caffe proto閱讀

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1、Data Layer

source 數據來自於(*.lmdb)

* scale 將像素值限定在【0,1)範圍內

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2、Conv Layer

kernel 濾波器核的大小 5×5

num_output 卷積層通道數 (第三維) A×B×C

lr_mult 學習率 兩個 分別爲權重和偏置學習率 一般後者是前者的2倍 並被證明有助於收斂

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3、Pool Layer

如果kernel_size 與stride 相同,則證明沒有交疊在相鄰池化區域

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4、FC Layer

type 外無其他不同

設置 num_output

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5、ReLU Layer

element-wise operation : in-place operation 節省存儲空間

* top 與 bottom 名字相同 但是層與層之間的名字不可以相同

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6、Loss Layer

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7、

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