Caffe学习系列
Caffe学习系列(16)：caffe的整体流程
在某社区看到的回答，觉得不错就转过来了：http://caffecn.cn/?/question/123 Caffe从四个层次来理解：Blob，Layer,Net,Solver。 1、Blob Caffe的基本数据结构，用四维矩阵Batch*Channel*Height*Width表示，存储了包括神经元的 激活值、参数、以及相应
日期 2023-06-12 10:48:40
caffe学习系列（7）:Blob,layer,Net介绍
参考：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5073427.html
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caffe学习系列（5）:激活层介绍
参考：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072507.html 主要介绍了各个激活函数。
日期 2023-06-12 10:48:40Caffe学习系列(17)：模型各层数据和参数可视化
cifar10的各层数据和参数可视化 html { font-family: sans-serif; -ms-text-size-adjust: 100%; -webkit-text-size-adjust: 100%; font-size: 10px; -webkit-tap-highlight-color: transparent } article, aside, details, f
日期 2023-06-12 10:48:40Caffe学习系列(15)：计算图片数据的均值
图片减去均值后，再进行训练和测试，会提高速度和精度。因此，一般在各种模型中都会有这个操作。 那么这个均值怎么来的呢，实际上就是计算所有训练样本的平均值，计算出来后，保存为一个均值文件，在以后的测试中，就可以直接使用这个均值来相减，而不需要对测试图片重新计算。 一、二进制格式的均值计算 caffe中使用的均值数据格式是binaryproto, 作者为我们提供了一个计算均值的文件comp
日期 2023-06-12 10:48:40Caffe学习系列(14)：初识数据可视化
首先将caffe的根目录作为当前目录，然后加载caffe程序自带的小猫图片，并显示。 图片大小为360x480，三通道 In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline import caffe caffe_root=
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Caffe学习系列(7)：solver及其配置
solver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 # caffe train --solver=*_slover.prototxt 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用就是交替调用前向（forward)算法和
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Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，Inner Product层，accuracy层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。 1、softmax-loss softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的。softmax是一个分类器，计算的是类别的概率（Likelihood），是Logistic Regression 的一种推广。Logisti
日期 2023-06-12 10:48:40
Caffe学习系列(3)：视觉层（Vision Layers)及参数
所有的层都具有的参数，如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章：Caffe学习系列(2)：数据层及参数 本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。 1、Convolutio
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