摘要：
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=*_solver.prototxt 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解 阅读全文
posted @ 2016-12-31 14:39
阿玛尼迪迪
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摘要：
深度网络（net）是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers）组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描 阅读全文
posted @ 2016-12-31 14:04
阿玛尼迪迪
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2016-12-31 13:20
阿玛尼迪迪
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