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）
- 可选：
例子
layer {
name: "layer"
bottom: "in"
top: "out"
type: "Power"
power_param {
power:
scale:
shift:
}
}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）
- 必要：
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）
- 必要：
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）
- 必要：
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。
- 必要：
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）
- 必要：
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）
- 必要：
-
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: decay_mult: }
# 偏置项（biases）的学习速率因子和衰减因子
param { lr_mult: decay_mult: }
inner_product_param {
num_output: # 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.， 均值默认为0
}
bias_filler {
type: "constant" # 初始化偏置项（bias）为零
value:
}
}
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）
- 可选：
-
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: # 这个维度与输入相同
dim:
dim:
dim: - # 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）
- 可选：
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）
- if axis = 0: (n_1 + n_2 + … + n_K) * c_1 * h * w, and all input
-
例子
layer {
name: "concat"
bottom: "in1"
bottom: "in2"
top: "out"
type: "Concat"
concat_param {
axis:
}
}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 x x
top: "label1"
top: "label2"
top: "label3"
slice_param {
axis: # 指定维度为channel
slice_point: # 将label[~][][~][~]赋给label1
slice_point: # 将label[~][][~][~]赋给label2
# 将label[~][][~][~]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）