网络结构文件----卷积层、池化层、全连接层、激活函数层、测试时输出准确率、softmax层、reshape层、Dropout层

最新推荐文章于 2025-05-22 09:57:53 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pengchengliu/article/details/89711612
本文详细介绍了深度学习中关键的网络结构，包括卷积层用于特征提取，池化层降低计算复杂度，全连接层建立输入与输出之间的关系，激活函数引入非线性，测试时的准确率评估模型性能，softmax层进行概率输出，reshape层调整数据维度，Dropout层防止过拟合。这些组件共同构成了深度学习模型的基础。

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一、卷积层                                                                                                                                       点击此处返回总目录

二、池化层

三、全连接层

四、激活函数层

五、测试时输出准确率

六、softmax层

七、reshape层

八、Dropout层

 

 

一、卷积层

卷积层的参数相对来说少了一些。

 

 

layer {                             
  name: "conv1"               #该层的名字"conv1"
  type: "Convolution"        #这一层是卷积层。
  bottom: "data"                #输入data。这个data就是从前面一层来的。
  top: "conv1"                   #输出conv1
  param {                          #这个是权值的学习率，下面一个是是偏置的学习率。一般偏置的学习率是权值学习率的两倍。
    lr_mult: 1                      #学习率系数。最终的学习率是这个数乘以solver文件中的base_lr。这样不同的卷积层就可以有不同的学习率了。solver中的学习率是基础学习率。如果不想更新这一层，就把这两个值设成0就好了。
  }
  param {                        
    lr_mult: 2 
  }
  convolution_param {
    num_output: 20      &nb
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