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  • caffe常用层:卷积层

    layer {
      name: "conv1_1"                        #表示该层的名称
      type: "Convolution"                    #层类型
      bottom: "image"                        #输入
      top: "conv1_1"                         #输出
      param {                               
        lr_mult: 1.0                         #权值的学习率,最终的学习率是这个系数乘以solver.prototxt配置文件中的base_Ir
        decay_mult: 1                        #权值衰减系数
      }
      param {
        lr_mult: 2.0                         #如果有两个Ir_mult,则第二个代表偏置项的学习率,一般来说偏置项的学习率是权值学习率的两倍
        decay_mult: 0
      }
      convolution_param {
        num_output: 64                       #卷积核的个数,convolution_param主要用于设定卷积层的特有参数
        pad: 1
        kernel_size: 3
        weight_filler {                      #权值初始化
          type: "gaussian"                   #默认为“constant”,值为0,“gaussian”使用高斯分布初始化权值
          std: 0.01                          #std是参数初始化成是高斯分布的标准差,std越小,证明高斯曲线越平滑,各个权重值基本相同   
                                             详见https://blog.csdn.net/kenny_star/article/details/69949846
        }
        bias_filler { 
          type: "constant"                   #偏置项的初始化,一般设置为“constant”,值全为0
        }
      }
    }

    转载:https://www.jianshu.com/p/d7bcd3338c6c

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    int bool str
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