Caffe cuDNN max-pooling with in-place dropout

最新推荐文章于 2024-08-31 23:09:33 发布
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本文集详细记录了多个关于解决CuDNN与MaxPooling层兼容性问题的修复案例，包括修复MaxPooling层使用mask的问题，完成带有mask的MaxPooling层实现，并讨论了就地计算对梯度计算的影响。
  • dropout in place incompatible with max pooling #117
  • Fix Max pooling layer to use a mask #162
  • Finish up max pooling with a mask from @sguada #448
  • In-place computation can break gradient computation #2015
  • cuDNN max-pooling is not compatible with in-place dropout #2688
  • CIFAR-10 Network in Network with fix for cuDNN
caffe中五种层的实现与参数配置（2）------池化层和全连接层
w_q_q2017的博客
01-27 2689
池化层的目的主要是为了降低维度 1.池化层      结构框架 1.1max-pooling（最大池化层） 图中输入为卷积层1的输出，大小为4*24，对每个不重叠的2*2的区域进行降采样，步长为2。对于max-pooling，选出每个区域中的最大值作为输出，例如，左上的（1,1,2,3）最大的是3，右上是3，左下是3，右下是2。而对于mean-pooling，需计算每个区域的平
Caffe学习3-使用预训练模型finetuning
阅微草堂的博客
05-09 1万+
该篇陈述了在采用imagenet大数据集合上使用caffenet预训练得到caffemodel，然后应用该caffemodel进一步fintuning图像风格数据库style。下面为主要步骤：#采用别人的预训练模型，在自己的数据库上进行微调（fine-tunning） #fine-tune是应用别人在大数据集合上训练到一定程度的caffemodel，在这进行微调。这比随机化参数要好，因为该模型可能已
配置caffe-segnet -cudnn::createpoolingDesc(cudnnPoolingStruct**, caffe::PoolingParameter_PoolMethod, c
qq_34650787的博客
05-04 445
一颗行走的大白菜 问题描述： In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0, from ./include/caffe/common.hpp:19, from ./include/caffe/blob.hpp:8, ...
Caffe源码精读 - 4 - Caffe Layers之pooling_layer(池化层)
tecsai的博客
07-24 463
Class_4 Caffe Layers之pooling_layer(池化层) 1. 概述 池化是卷积神经网络中较为常用的一种操作，根本目的是实现降采样，简化计算。 目前池化层从作用面区分，可分为全局池化和局部池化。全局池化是相当于在整张图上做池化，每一张特征图最终得到一个池化值，即H*W*C的特征层，经过全局池化以后得到的是1*1*C的池化输出。局部池化就是指定Feature map上相同的若干区域，进行池化操作。 池化操作又分为最大池化、平均池化。具体操作细节不再赘述。 2. Caffe.
caffe之pooling层
信大傲飞的博客
10-22 1106
1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中）  layer { name: "pool1" //该层的名称 type: "Pooling" //该层的类型 bottom: "norm1" //该层的输入数据blob top: "pool1" //该层的输出数据blob // 该层的相关
关于TensorFlow中tf.nn.conv2d与max_pool函数的解释
yituoxiaoge_keliang的博客
05-26 618
在学习构建简单的CNN网络的过程中，发现了conv2d这个函数，他和max_pool一样都是构建卷积层的工具函数。这两个函数都有不理解的地方。做个笔记边记录边理解一下哈哈。       conv2d函数：tf.nn.conv2d(input,filter,strides,padding,use_cudnn_on_gpu=None,name=None下面详解参数的含义：        input：张...
Caffe2 - (七)Caffemodel 转换为 Caffe2 pb 模型
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
01-03 8613
Caffe2 - Caffemodel 转换为 Caffe2 pb 模型 1. 单输入单输出 - caffe_translator.py Caffe2 提供了将 caffemodel 转换为 caffe2 模型的工具——caffe_translator.py. 其使用： python -m caffe2.python.caffe_translator deploy.prototx
【Caffe FCN】全卷积神经网络-图像语义分割实验-数据集制作，网络模型定义，网络训练（提供数据集和模型文件，以供参考）
穆友航的博客
12-13 1万+
自制数据集供参考 自己改的网络论文：《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》 代码：FCN的Caffe 实现 数据集：PascalVOC一 数据集制作PascalVOC数据下载下来后，制作用以图像分割的图像数据集和标签数据集，LMDB或者LEVELDB格式。
Faster-CNN完美解读和运行（1）
qq_31355669的博客
07-29 1896
bbox_tools 回归函数 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8981222.html
caffe常见层及其prototxt设置
sunshine__0411的博客
04-17 2063
输入： Convolution: layer { name: "" type: "Convolution" bottom: "" top: "" param { lr_mult: 1 } param { lr_mult: 2 } # 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件...
深度学习(二)
最新发布
小泽爱刷题的博客
08-31 2374
CUDA是一种并行计算的编程模型，提供了开发者利用GPU的工具和接口，适用于各种需要并行处理的应用程序。CuDNN是一个专门的加速库，建立在CUDA的基础上，针对深度学习中的神经网络操作进行了专门的优化，从而大幅提升计算效率。两者的结合，使得深度学习和其他计算密集型任务在GPU上能够以更快的速度、更高的效率完成Dataset：继承Dataset可以让你自定义如何获取和处理数据。这在处理复杂的数据集时非常有用，例如当数据需要从多个文件加载、进行特殊的预处理或处理非标准格式的数据时。DataLoader。
dropout、dropconnect、maxout、batch normalization
asd8705的专栏
06-26 685
This success of CNNs is partly due to the availability of large datasets and high-performance computing systems and partly due to the recent technical advances on learning methods and regularization t
caffe之(二)pooling层
weixin_30312557的博客
03-04 384
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中） layer { name: "pool1" ...
两句话讲清楚CNN中的Pooling和Dropout
AMG_GT的博客
12-11 3137
池化（Pooling）用于减少特征数量。最大值池化（Max Pooling）可提取图片纹理，均值池化（Average Pooling）可保留背景特征。 舍弃（Dropout），在神经网络训练过程中，将一部分神经元按照一定概率从神经网络中舍弃，使用时被舍弃神经元恢复链接。...
caffe源码 之　dropout层
苏的专栏
11-24 4524
综述：：：： dropout层的作用是防止训练的时候过拟合。在训练的时候，传统的训练方法是每次迭代经过某一层时，将所有的结点拿来做参与更新，训练整个网络。加入dropout层，我们只需要按一定的概率（retaining probability）p 来对weight layer 的参数进行随机采样，将被采样的结点拿来参与更新，将这个子网络作为此次更新的目标网络。这样做的好处是，由于随机的让一些节点不
20正则化之Dropout
Lorenzo's Oil
02-06 411
一、Dropout概念 1.1 Dropout随机失活 随机: dropout probability 失活: weight=0 基本思想：以一定的概率使网络中的部分神经元失去活性，让神经元学习到更鲁棒的特征，减轻过度的依赖性，从而缓解了过拟合，降低方差达到正则化效果 数据尺度变化: 测试时,所有权重乘以1-drop_prob drop_prob = 0.3, 1-drop_prob = 0.7...
CUDNN学习笔记（3）
weixin_34133829的博客
02-26 1897
线程安全：该库是线程安全的，并且它的函数可以从多个主机线程中调用，只要线程不同时共享同一个cuDNN句柄。重现性（决定论）：根据设计，在具有相同架构和相同SM数量的GPU上执行时，来自给定版本的cuDNN的大部分例程在运行时会产生相同的按位结果。 然而，不同版本之间的位重复性不能保证，因为给定例程的实现可能会改变。 在当前版本中，以下例程不保证可重复性，...
cuDNN
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郭云飞的专栏
10-10 4万+
cuDNN（CUDA Deep Neural Network），官网： https://developer.nvidia.com/cudnn 安装 相比标准的cuda，它在一些常用的神经网络操作上进行了性能的优化，比如卷积，pooling，归一化，以及激活层等等。 在理解上面这段的基础上，我们可以猜测配置cuDNN时是要对cuda进行一些修改，所以我们要先安装cuda。cuDNN下载需要注
max pooling in caffe
欢迎来到我的酒馆
11-21 2006
我们来看max pooling 在caffe 中怎么实现的吧reshape首先 reshap的时候： // If max pooling, we will initialize the vector index part. if (this->layer_param_.pooling_param().pool() == PoolingParameter_PoolMethod_MAX
CUDA11.6版本的cudnn-linux-x86_64文件包
标题和描述中提供了关于“cudnn-linux-x86-64-8.4.0.27-cuda11.6”这一文件的信息。这个文件是NVIDIA官方发布的深度学习加速库CuDNN针对Linux平台以及CUDA 11.6版本的一个安装包。CuDNN是CUDA Deep Neural Network ...
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