RELULayer层

 caffe代码调试小结

 

 

 

bottom[0]->count=n*c*w*h=50*96*56*56

 caffe代码调试小结

 

count=50*96*56*56,根据bottom_data[i]访问所有的数据(多维数组都是一维数组那个样子存储的,所以这样就可以访问所有的数据),同时说明,一批50是一起计算的

 

 

conv_layer卷积层

 caffe代码调试小结

 

blobs=2,一个是w,一个是b,blobs[0]表示的是w

 caffe代码调试小结

 

blobs_[0]->count=96*3*7*7=14112

 caffe代码调试小结

 

说明了每个核只有一个bias,不像weight,在不同通道上面值也不一样,bias在不同通道上面是相同的

 

 caffe代码调试小结

 

 

bottom.size()=1,表示下面一层只有一个blobs

 

 caffe代码调试小结

 

 

 

this->num_=50表示50个样本

this->bottom_dim_=3*227*227(也就是1个样本的纬度)

this->top_dim_=96*56*56(也就是1个样本的纬度)

 

前向传播时候,根据wx+b