caffe的prototxt文件-优快云博客

本文详细介绍了Caffe框架中的prototxt文件，讲解了data_layer、vision_layer、common_layer和Neuron_layer中的关键组件，如Data层的参数设置、卷积(Convolution)和池化(Pooling)层的特性、内积(InnerProduct)层（FC）、Sigmoid和ReLU等激活函数层，以及损失(loss_layer)层中的softmax-loss。此外，还提及了数据预处理、模型精度计算和Dropout层的作用。

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【参考】

data_layer

1、Data层

layer {
  name: "cifar"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/cifar10/cifar10_train_lmdb"
    batch_size: 100
    backend: LMDB
  }
}

name任取，表示这一层的名字
type：层类型，如果是Data，表示数据来源是LevelDB后者LMDB，根据数据来源的不同，数据层的类型也不同，有些还是从磁盘中存储hdf5或者图片格式。
top和bottom：top为此层输出，bottom为此层输入，在数据层中，至少有一个命名为data的top。如果有第二个top，一般命名为label。这种（data， label）的配对是分类模型所必需的。
include：一般训练和测试的时候，模型的参数有些不一样。所以这个是用来指定该数据层是属于训练阶段或者测试阶段的层。若未指定，则该层既用在训练模型又用在测试模型上。
transform_param：数据的预处理，可以将数据变换到定义的范围内。如设置scale为0.00390625，实际上就是1/255，即将输入数据由0~255归一化到0~1之间。
data_param：根据数据来源的不同，来进行不同的设置。必须设置的参数有source和batch_size，source包含数据库的目录名字，batch_size就是每次处理的数据个数。可选参数有rand_skip和backend，backend是选择采用LevelDB还是LMDB，默认是LevelDB【这个应该是选择数据库引擎】

vision_layer

【Convolution、Pooling】

2、Convolution层

layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {