ming5432ming的博客

一、Caffe中的多分类损失函数采用SoftmaxWithLoss层来计算； 损失函数采用的是交叉熵：            (1)其中，k为真是的标签，ak表示每个标签的值，而经过softmax（）之后，则返回每一个标签的概率，N表示一个批量的大小，           若去掉批量的概念，即 批量数量为1， 可以理解为只输入一张图片， 来确认它的分类， 则损失函数变为： 

作为第一篇博客，本想写点对深度学习的理解， 但是基于码农的考虑，还是先写“hello word”的一些思考吧。         说一说标准输入输出和文件读写的相似和不同吧， 请看下面代码： #include int main() { std::cout<<"hello world!"<<std::endl;

C++中的static关键字的总结　　C++的static有两种用法：面向过程程序设计中的static和面向对象程序设计中的static。前者应用于普通变量和函数，不涉及类；后者主要说明static在类中的作用。1.面向过程设计中的static1.1静态全局变量在全局变量前，加上关键字static，该变量就被定义成为一个静态全局变量。我们先举一个静态全局变量的例子，如下：//Example 1#i

前段时间在做1.5亿条数据的比对， 需要多线程和内存的访问问题， 由于内存的访问与numa节点的分配有关，即：cpu访问本地节点的内存速度要快。现将numa的几个库函数做一下说明：int main(){ if(numa_available()<0) { printf("your system does not support numa api \n"); return

一、 在多分类模型中， 常使用softmax分类，它是logistic模型的推广， 将输出映射成概率，在（0,1）之间， 并能够起到突出最大值的作用。                                                                                               e指数曲线                   

一、Blob到底是什么东西？        可以理解Blob就是个4维数组，n*c*h*w；每个维度分别表示批处理数量，通道个数，高度和宽度；        这个4维数组的存在形式是以类的形式存在，可以理解为blob就是个数据存储容器。二、Blob的数据成员 protected: shared_ptr data_; shared_ptr diff_; shared_pt

一、 caffe的数据输入层， 根据不同的输入方式有不同的层， 因为本人最早接触的是通过lmdb数据库输入数据，而lmdb对应这DataLayer层， 其实还有一个常用的就是ImageDataLayer层， 这个层 可以直接输入图片的路径， 而不需转换。    上面这张图， 反应输入层的继承关系和不同层次关系， 可见： DataLayer层 继承自BasePrefetchingDataLa