【AI】caffe使用步骤（二）：设计网络模型prototxt

郭老二

于 2019-08-02 18:48:35 发布

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分类专栏： AI 文章标签： caffe

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010168781/article/details/98223116

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本文详细解析了Caffe中prototxt文件的设计，包括网络名称定义、层结构参数、数据预处理、学习率和衰减因子设置、卷积、归一化、池化、全连接及Dropout层的参数配置。通过实例和官方说明，帮助理解如何构建Caffe网络模型。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

【一】以 lenet_train_test.prototxt 为例

name: "LeNet"
layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
    batch_size: 64
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"
    batch_size: 100
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "co

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