【转】Caffe初试（五）视觉层及参数

本文只讲解视觉层（Vision Layers)的参数，视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (LRN), im2col等层。

1、Convolution层：

就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。

层类型：Convolution

　　lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。在后面的convolution_param中，我们可以设定卷积层的特有参数。

必须设置的参数：

　　num_output: 卷积核（filter)的个数

　　kernel_size: 卷积核的大小。如果卷积核的长和宽不等，需要用kernel_h和kernel_w分别设定

其它参数：

　　stride: 卷积核的步长，默认为1。也可以用stride_h和stride_w来设置。

　　 pad: 扩充边缘，默认为0，不扩充。扩充的时候是左右、上下对称的，比如卷积核的大小为5*5，那么pad设置为2，则四个边缘都扩充2个像素，即宽度和高度都扩充了4个像素,这样卷积运算之后的特征图就不会变小。也可以通过pad_h和pad_w来分别设定。

　　weight_filler: 权值初始化。默认为“constant",值全为0，很多时候我们用"xavier"算法来进行初始化，也可以设置为”gaussian"

　　bias_filler: 偏置项的初始化。一般设置为"constant",值全为0。

　　bias_term: 是否开启偏置项，默认为true, 开启

　　group: 分组，默认为1组。如果大于1，我们限制卷积的连接操作在一个子集内。如果我们根据图像的通道来分组，那么第i个输出分组只能与第i个输入分组进行连接。

输入：n*c₀*w₀*h₀

输出：n*c₁*w₁*h₁

其中，c₁就是参数中的num_output，生成的特征图个数

w₁=(w₀+2*pad-kernel_size)/stride+1;

h₁=(h₀+2*pad-kernel_size)/stride+1;

如果设置stride为1，前后两次卷积部分存在重叠。如果设置pad=(kernel_size-1)/2,则运算后，宽度和高度不变。

示例：

layer {  
  name: "conv1"  
  type: "Convolution"  
  bottom: "data"  
  top: "conv1"  
  param {  
    lr_mult: 1  
  }  
  param {  
    lr_mult: 2  
  }  
  convolution_param {  
    num_output: 20  
    kernel_size: 5  
    stride: 1  
    weight_filler {  
      type: "xavier"  
    }  
    bias_filler {  
      type: "constant"  
    }  
  }  
}

2、Pooling层

也叫池化层，为了减少运算量和数据维度而设置的一种层。

层类型：Pooling

必须设置的参数：

　　kernel_size: 池化的核大小。也可以用kernel_h和kernel_w分别设定。

其它参数：

　　pool: 池化方法，默认为MAX。目前可用的方法有MAX, AVE, 或STOCHASTIC

　　pad: 和卷积层的pad的一样，进行边缘扩充。默认为0

　　stride: 池化的步长，默认为1。一般我们设置为2，即不重叠(步长=窗口大小)。也可以用stride_h和stride_w来设置。

示例：

layer {  
  name: "pool1"  
  type: "Pooling"  
  bottom: "conv1"  
  top: "pool1"  
  pooling_param {  
    pool: MAX  
    kernel_size: 3  
    stride: 2  
  }  
}

pooling层的运算方法基本是和卷积层是一样的。

输入：n*c*w₀*h₀

输出：n*c*w₁*h₁

和卷积层的区别就是其中的c保持不变

w₁=(w₀+2*pad-kernel_size)/stride+1;

h₁=(h₀+2*pad-kernel_size)/stride+1;

如果设置stride为2，前后两次卷积部分重叠。

3、Local Response Normalization（LRN）层

此层是对一个输入的局部区域进行归一化，达到“侧抑制”的效果。可去搜索AlexNet或GoogLenet，里面就用到了这个功能。

层类型：LRN

参数：全部为可选，没有必须

　　local_size：默认为5。如果是跨通道LRN，则表示求和的通道数。如果是在通道内LRN，则表示求和的正方形区域长度。

　　alpha：默认为1，归一化公式中的参数。

　　beta：默认为5，归一化公式中的参数。

　　norm_region：默认为ACROSS_CHANNELS。有两个选择，ACROSS_CHANNELS表示在相邻的通道间求和归一化。WITHIN_CHANNEL表示在一个通道内部特定的区域内进行求和归一化。与前面的local_size参数对应。

归一化公式：对于每一个输入，去除以

，得到归一化后的输出。

layers {  
  name: "norm1"  
  type: LRN  
  bottom: "pool1"  
  top: "norm1"  
  lrn_param {  
    local_size: 5  
    alpha: 0.0001  
    beta: 0.75  
  }  
}