2016年7月24日

caffe 每层结构

摘要： 如何在Caffe中配置每一个层的结构 最近刚在电脑上装好Caffe，由于神经网络中有不同的层结构，不同类型的层又有不同的参数，所有就根据Caffe官网的说明文档做了一个简单的总结。 1. Vision Layers 1.1 卷积层(Convolution) 类型：CONVOLUTION 例子 blo 阅读全文

posted @ 2016-07-24 22:10 alexanderkun 阅读(2263) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ReLU 和sigmoid 函数对比

摘要： 详细对比请查看：http://www.zhihu.com/question/29021768/answer/43517930 . 激活函数的作用：是为了增加神经网络模型的非线性。否则你想想，没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算你叠加了若干层之后，无非还是个矩阵相乘罢了。所以你没有非线性结构的话， 阅读全文

posted @ 2016-07-24 21:56 alexanderkun 阅读(12419) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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