caffe注意事项和一些总结

本文探讨了深度学习网络中常见的优化技巧,包括使用in_place选项提高计算效率的方法,以及解决CUDNN_STATUS_BAD_PARAM错误的策略。此外还讨论了网络输出维度与分类任务中类别数量的一致性问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

in_place 选项将top和bottom合并,提升计算速度,不完全列举:ReLU层,Dropout层,BatchNorm层,Scale层


CUDNN_STATUS_SUCCESS (3 vs. 0) CUDNN_STATUS_BAD_PARAM 错误的产生:

网络搭建中各层存在维数冲突,造成无法计算。


分类任务中,网络输出维数确保与类别个数一致,否则会造成loss一直输出89.632的错误。

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