本文用于提醒自己caffe中的卷积，包括前向传播与反向传播。
Caffe利用im2col将输入图片（包括多个图片，即通道）转换成矩阵，从而使得卷积运算转换成矩阵运算。im2col函数可以参考matlab中的im2col。
转换图如下：
在caffe中卷积过程如下：
从上一篇博客可以知道全连接层的求导。随后的卷积层求导无非是逐次求导的过程：
其中，
是第一个卷积层的输出，即第二个卷积层的输入。
参考：
https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo
https://www.zhihu.com/question/28385679
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：Conv in caffe - Python技术站
torch.ger(vec1, vec2, out=None) → Tensor Outer product of vec1 and vec2. If vec1 is a vector of size . Parameters: vec1 (Tensor) – 1-D input vector vec2 (Tensor) – 1-D input vector…
在《手写数字识别——利用Keras高层API快速搭建并优化网络模型》一文中，我们搭建了全连接层网络，准确率达到0.98，但是这种网络的参数量达到了近24万个。本文将搭建LeNet-5网络，参数仅有6万左右，该网络是由Yann LeCun在1998年提出，是历史上第一代卷积神经网络。关于其历史可阅读另一篇博客《冬日曙光——回溯CNN的诞生》。 Le…
参考：https://blog.csdn.net/kyang624823/article/details/78633897 卷积层 池化层反向传播： 1，CNN的前向传播 a）对于卷积层，卷积核与输入矩阵对应位置求积再求和，作为输出矩阵对应位置的值。如果输入矩阵inputX为M*N大小，卷积核为a*b大小，那么输出Y为（M-a+1）*（N-b+1）大小。 …
网址：https://s3.amazonaws.com/img-datasets/mnist.npz，由于显而易见的原因，无法访问。npz实际上是numpy提供的数组存储方式，简单的可看做是一系列npy数据的组合，利用np.load函数读取后得到一个类似字典的对象，可以通过关键字进行值查询，关键字对应的值其实就是一个npy数据。如果用keras自带的exam…
生成对抗网络 Generative Adversarial Net 分为两个网络 1.生成（噪音数据->图像）。2.判别（图像->真假概率）。 两个网络的训练过程为交替训练。 1.初始化生成网络参数，输入为一组噪音，输出为一个伪造图像。 2.伪造图像（label为0)和真实图像（label为1)作为判别网络的输入数据来训练。【完成判别网络训练】 …
参考网站： http://blog.csdn.net/10km/article/details/52723306 http://stackoverflow.com/questions/31395729/how-to-enable-multithreading-with-caffe 一、安装openblas 要利用openblas进行加速 …
课程简介 ImageNet Challenge. 计算机视觉已经变得普适了，在我们的社会中应用，如搜索、图像理解、APP、地图、医疗、无人机和自动驾驶。这些应用中的很多核心都是视觉识别方面的任务，例如图像分类、定位和识别。 学习本课程的预备知识 Proficiency in Python, high-level familiarity in C/C++（…
目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalizat…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫