摘要：
在深度学习的实际应用中，我们经常用到的原始数据是图片文件，如jpg,jpeg,png,tif等格式的，而且有可能图片的大小还不一致。而在caffe中经常使用的数据类型是lmdb或leveldb，因此就产生了这样的一个问题：如何从原始图片文件转换成caffe中能够运行的db（leveldb/lmdb)... 阅读全文
摘要：
caffe的运行提供三种接口：c++接口（命令行）、python接口和matlab接口。本文先对命令行进行解析，后续会依次介绍其它两个接口。caffe的c++主程序（caffe.cpp)放在根目录下的tools文件夹内, 当然还有一些其它的功能文件，如：convert_imageset.cpp, t... 阅读全文
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为了程序的简洁，在caffe中是不带练习数据的，因此需要自己去下载。但在caffe根目录下的data文件夹里，作者已经为我们编写好了下载数据的脚本文件，我们只需要联网，运行这些脚本文件就行了。注意：在caffe中运行所有程序，都必须在根目录下进行，否则会出错1、mnist实例mnist是一个手写数字... 阅读全文
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上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：Stochastic Gradient Descent (type: "SGD"),AdaDelta (type: "AdaDelta"),Adaptive Gradient (type: "AdaGrad"),Adam (type: "Ada... 阅读全文
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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，... 阅读全文
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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
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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-losssoftmax-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... 阅读全文
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在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。输入：n*c*h*w输出：n*c*h*w常用的激活函数有sigmoid, ... 阅读全文
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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 N... 阅读全文
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要运行caffe，需要先创建一个模型（model)，如比较常用的Lenet,Alex等， 而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。层有很多种类型，比如D... 阅读全文