caffe中一些layer的作用解释

本文详细介绍了深度学习框架中常见的层操作,包括合并、组合、分解等,并解释了每种操作的具体含义及其应用场景。

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eltwise:将多个输入进行合并,可选合并方式有:相加,相乘,取最大,如果想实现减法,可以将操作设置为相加,coeff设置为1和-1

concat: 以某个axis为准,将多个输出进行组合,与slice相反

slice: 以某个axis为准,将输入进行分解为多个输出,与concat相反

spilt: 1个输入多个输出,与slice不同的是,每个输出都一样,该层只是将blob复制多份,分给不同的层,这些层共享这个blob

reshape:类似于matlab的reshape,

flatten:将中间某几维合并,可以用reshape代替

reduction:将某个维度缩减至1维,方法可以是sum,mean,asum,sumsq

tile:将blob的某个维度扩大n倍,比如原来是1234,扩大两倍成11223344


参考:

https://www.cnblogs.com/kunyuanjushi/p/5937177.html

http://blog.youkuaiyun.com/chenzhi1992/article/details/52837462

http://blog.youkuaiyun.com/u012235274/article/details/52438479

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