【Caffe笔记】二.Forward and Backward(前传/反传)

本文详细介绍了Caffe深度学习框架中的前传和反传过程。前传过程用于计算给定输入的输出,而反传过程则根据损失计算梯度以进行学习。文章还深入探讨了Caffe中前传和反传的具体实现方式。

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    前传和后传是一个网络最重要的计算过程。


1.前传

    前传过程为给定的待推断的输入计算输出,Caffe组合每一层的计算一得到整个模型的计算函数,自底向上进行。



2.反传

    反传过程根据损失来计算梯度从而进行学习,Caffe通过自动求导并反向组合每一层的梯度来计算整个网络的梯度,自顶向下进行。


    反传过程以损失开始,根据输出计算梯度。根据链式准则,逐层计算出模型其余部分的梯度。

3.Caffe中前传和反传的实现

    只要定义好了模型,计算即可立即进行。Caffe中已准备好前传和后传的实现方法。

    Net::Forward()和Net::Backward()实现了网络的前传和后传,而Layer::Forward()和Layer::Backward计算每一层的前传和后传。

    Solver优化模型过程中,首先调用前传来获得输出和损失,然后调用反传产生模型梯度,以最小化损失。Solver,网络和层之间的分工使得caffe可以模块化并且开源。

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