caffe定义网络结构

数据层定义

layer {
  name: "cifar"
  type: "Data" # 输入类型的是数据
  top: "data"  #一般用bottom表示输入,top表示输出,多个top代表有多个输出
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN #训练网络分为训练阶段和自测试阶段,如果没写include则表示该层即在测试中,又在训练中
  }


  transform_param {
    mean_file: "examples/cifar10/mean.binaryproto" #用caffe配置文件来进行均值的操作
    transform_param {
    scale: 0.00390625  #图像数据进行归一化1/255=0.00390625
    morror:1 # 1开启镜像 0不开启
    crop_size: 227 # 在原始图像上随机剪裁一个227*227的图块,在训练阶段随机剪裁,在测试阶段从中间裁剪
  }
  }
  data_param {
    source: "examples/cifar10/cifar10_train_lmdb" #数据库来源
    batch_size: 64 #每次批处理的个数 注意gpu显存大小
    backend: LMDB #选用数据的名称
  }
}

使用LMDB源

layer {
  name: "mnist"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    scale: 0.00390625
  }
  data_param {
    source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb"
    batch_size: 64
    backend: LMDB
  }
}

使用HDF5数据源

layer {
  name: "data"
  type: "HDF5Data"
  top: "data"
  top: "label"
  hdf5_data_param {
    source: "examples/hdf5_classification/data/train.txt"
    batch_size: 10
  }
}

数据直接来源与图片

file_list.txt:
/path/to/images/img3423.jpg 2
/path/to/images/img3424.jpg 13
/path/to/images/img3425.jpg 8

layer {
  name: "data"
  type: "ImageData" #类型
  top: "data"
  top: "label"
  transform_param {
    mirror: false
    crop_size: 227
    mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
  }
  image_data_param {
    source: "examples/_temp/file_list.txt"
    batch_size: 50
    new_height: 256 #如果设置就对图片进行resize操作
    new_width: 256
  }
}

卷积层

layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  # 权值的学习率
  param {
    lr_mult: 1  
	# 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。
	# 设置为0,这一层就不会进行更新
  }
  # 偏置项的学习率
  param {
    lr_mult: 2
  }
  convolution_param {
    num_output: 20 #卷积核(filter)的个数
    kernel_size: 5 #卷积核的大小,卷积核深度默认为上一次的深度
    stride: 1 #卷积核的步长,默认为1 
    pad: 0 #扩充边缘,默认为0,不扩充
    weight_filler {
      type: "xavier" #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 {
      type: "constant" #偏置项的初始化。一般设置为"constant",值全为0
    }
  }
}

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;

池化层

layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv1"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX #池化方法,默认为MAX。目前可用的方法有MAX, AVE
    kernel_size: 3 #池化的核大小
    stride: 2 #池化的步长,默认为1。一般我们设置为2,即不重叠。
  }
}

#pooling层的运算方法基本是和卷积层是一样的。

激活函数

#在激活层中,对输入数据进行激活操作,是逐元素进行运算的,在运算过程中,没有改变数据的大小,即输入和输出的数据大小是相等的。

###Sigmoid


layer {
  name: "test"
  bottom: "conv"
  top: "test"
  type: "Sigmoid"
}

#ReLU是目前使用最多的激活函数,主要因为其收敛更快,并且能保持同样效果。标准的ReLU函数为max(x, 0),当x>0时,输出x; 当x<=0时,输出0
f(x)=max(x,0)



layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "pool1"
  top: "pool1"
}

全连接

#全连接层,输出的是一个简单向量  参数跟卷积层一样
layer {
  name: "ip1"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool2"
  top: "ip1"
  param {
    lr_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
  }
  inner_product_param {
    num_output: 500
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}
#测试的时候输入准确率
layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "ip2"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST
  }
}

reshape层

#在不改变数据的情况下,改变输入的维度

layer {
    name: "reshape"
    type: "Reshape"
    bottom: "input"
    top: "output"
    reshape_param {
      shape {
        dim: 0  # 等于0则此维度不变,copy the dimension from below
        dim: 2
        dim: 3
        dim: -1 # 自己推断 infer it from the other dimensions
      }
    }
  }

有一个可选的参数组shape, 用于指定blob数据的各维的值(blob是一个四维的数据:n*c*w*h)。

dim:0  表示维度不变,即输入和输出是相同的维度。

dim:2 或 dim:3 将原来的维度变成23

dim:-1 表示由系统自动计算维度。数据的总量不变,系统会根据blob数据的其它三维来自动计算当前维的维度值 。

假设原数据为:32*3*28*28, 表示323通道的28*28的彩色图片
	shape {
	dim: 0 
	dim: 0
	dim: 14
	dim: -1 
	}
输出数据为:32*3*14*56

#Dropout是一个防止过拟合的层
#只需要设置一个dropout_ratio就可以了。
layer {
  name: "drop7"
  type: "Dropout"
  bottom: "fc7-conv"
  top: "fc7-conv"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5 #dropout的概率
  }
}

softmax


#softmax-loss layer:输出loss值
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss" # loss=归一化,再-log pi
  bottom: "ip1"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}

#softmax layer: 输出似然值(准确率)
layers {
  bottom: "cls3_fc"
  top: "prob"
  name: "prob"
  type: “Softmax" # 准确率
}

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