caffe的layer

最新推荐文章于 2018-10-07 10:01:55 发布
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#caffe #深度学习

本文深入剖析了 Caffe 框架中的多种 Layer 类型，包括 Data Layer、Crop Layer、Neuron Layer、Pooling Layer、LRN Layer、Concat Layer、Eltwise Layer、Inner Product Layer 和 Loss Layer 的原理及应用场景。特别关注了各层的数据成员和关键函数。




下图是caffe layer的整体构架



layer整体概述

Caffe源码（三）：layer 分析

Caffe源码解析3：Layer

【深度学习】caffe中那些layers

Layers


data layer

Caffe BaseDataLayer.cpp BasePrefetchingDataLayer.cpp DataLayer.cpp 学习

Caffe源码解析4： Data_layer


Caffe中crop_layer层的理解和使用


Neuron_Layer

Caffe源码解析6：Neuron_Layer

Caffe源码（七）：ReLU，Sigmoid and Tanh


vision layer

pooling layer数据成员

  int kernel_h_, kernel_w_;
  int stride_h_, stride_w_;
  int pad_h_, pad_w_;
  int channels_;
  int height_, width_;
  int pooled_height_, pooled_width_;
  bool global_pooling_;
  Blob<Dtype> rand_idx_;
  Blob<int> max_idx_;


Caffe源码解析7：Pooling_Layer

Caffe源码（六）: pooling_layer 分析

caffe LRN层作用 和源码分析

Caffe源码导读（7）：LRN层的实现




common layer

Caffe源码（八）：concat_layer 分析

Caffe源码（十）：eltwise_layer 分析

Caffe Innerproduct.cpp学习





Loss layer

反向传导算法 & SOFTMAX & Innerproduct_layer.cpp & softmax_loss_layer.cpp

Caffe 源码（九）：euclidean_loss_layer 分析

Caffe中Loss Layer原理的简单梳理




cblas


常用 blas 函数







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