caffe网络模型各层详解(中文版)
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2016-11-03
14:24:23
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一数据层及参数
要运行 ，需要先创建一个模型（，如比较常用的 等，而一个模
型由多个屋（）构成，每一屋又由许多参数组成。所有的参数都定义在 这
个文件中。要熟练使用 ，最重要的就是学会配置文件（）的编写。
层有很多种类型，比如 等，层之间的数据流动是以 的方
式进行。
今天我们就先介绍一下数据层
数据层是每个模型的最底层，是模型的入口，不仅提供数据的输入，也提供数据从
转换成别的格式进行保存输出。通常数据的预处理（如减去均值放大缩小裁剪和镜
像等），也在这一层设置参数实现。
数据来源可以来自高效的数据库（如 和 ），也可以直接来自于内存。如
果不是很注重效率的话，数据也可来自磁盘的 !"# 文件和图片格式文件。
所有的数据层的都具有的公用参数：先看示例
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%表示该层的名称，可随意取
%层类型，如果是 ，表示数据来源于 或 。根据数据的来源不同，
数据层的类型也不同（后面会详细阐述）。一般在练习的时候，我们都是采用的
或 数据，因此层类型设置为 。
或 %每一层用 3 来输入数据，用 来输出数据。如果只有 没有
3，则此层只有输出，没有输入。反之亦然。如果有多个 或多个 3，表示有
多个 数据的输入和输出。
与%在数据层中，至少有一个命名为 的 。如果有第二个 ，一般命名
为 。这种4配对是分类模型所必需的。
%一般训练的时候和测试的时候，模型的层是不一样的。该层（）是属于训
练阶段的层，还是属于测试阶段的层，需要用 来指定。如果没有 参数，则
表示该层既在训练模型中，又在测试模型中。
%数据的预处理，可以将数据变换到定义的范围内。如设置 为
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