caffe AlexNet模型理解

之前看了CaffeNet,现在再看看这AlexNet,主要是为了帮助理解论文。

这里主要是记录一些和CaffeNet的不同的地方。

第一层:主要是先归一化再池化

第二层:偏差为0.1。先归一化后池化

第三层:一模一样

第四层:偏差为0.1。

第五层:偏差为0.1。

第六层:偏差为0.1

第七层:偏差为0.1

从上图,也可以看出,跟caffenet,就是卷积和归一化的顺序,以及偏差大小不同的差距。

时间: 2024-08-06 11:54:14

caffe AlexNet模型理解的相关文章

caffe imagenet模型理解

example下imagenet文件夹下的train_caffenet.sh里面的配置文件为models/bvlc_reference_caffenet/solver.prototxt,找到了solver.prototxt,里面对应的模型为,models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt,所以本博文,主要描述的是models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt.而且从model文件夹里面可以看到

[caffe]AlexNet模型解读

在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军.要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用,就逃不开研究alexnet,这是CNN在图像分类上的经典模型(DL火起来之后). 在DL开源实现caffe的model样例中,它也给出了alexnet的复现,具体网络配置文件如下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train_v

学习笔记:Caffe上LeNet模型理解

学习笔记:Caffe上LeNet模型理解 Caffe中用的模型结构是著名的手写体识别模型LeNet-5(http://yann.lecun.com/exdb/lenet/a35.html).当年美国大多数银行就是用它来识别支票上面的手写数字的.能够达到这种商用的地步,它的准确性可想而知,唯一的区别是把其中的sigmoid激活函数换成了ReLU. 为什么换成ReLU,上一篇blog中找到了一些相关讨论,可以参考. CNN的发展,关键就在于,通过卷积(convolution http://deepl

学习笔记-CIFAR10模型理解简述

学习笔记-CIFAR10模型理解简述 整个结构中包含三个convolution layer.三个pooling layer和两个fully connected layer. 每个层有多个Feature Map,每个Feature Map通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个Feature Map有多个神经元. 首先是数据层,测试数据100张为一批(batch_size),后面括号内是数据总大小.如100*32*32*3= 307200 Top shape: 100 3 32 32 (30

CSS盒模型 理解

每个元素(块级和内嵌)都会有个矩形盒子,这个盒子为元素盒,盒子的中间(center)为元素的内 容,center区域内的距离为元素的高度(height).宽度(width).在盒模型中 padding就是内容 (center)与边框(border)的空隙区域,而margin 则是边框(border)外的空隙区域.元素的背景颜 色和背景图像在内边框(padding)区域是可见的,并且延生到border下面:元素的外边框(maegin)区 域总是透明的,所有父级元素的背景能看见. 盒内距离表示例如:

border,padding,margin盒模型理解

安静的敲着键盘,已势不可挡的姿势逼近php,我想我是一个幸福的人,未来不可期,做好现在,偶尔写着自己能看懂的API,慢慢悠悠的回味一下前端基础知识. 本文盒模型理解. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>border,padding,margin盒模型理解</title> <style&

css 盒子模型理解

盒子模型是html+css中最核心的基础知识,理解了这个重要的概念才能更好的排版,进行页面布局.下面是自己积累和总结的关于css盒子模型的知识^_^,希望对初学者有用. 一.css盒子模型概念 CSS css盒子模型 又称框模型 (Box Model) ,包含了元素内容(content).内边距(padding).边框(border).外边距(margin)几个要素.如图: 图中最内部的框是元素的实际内容,也就是元素框,紧挨着元素框外部的是内边距padding,其次是边框(border),然后最

4 caffe 创建模型与编写配置文件 train_val.prototxt;solver.prototxt;deploy.proto.txt

一,train_val.prototxt name: "CIFAR10_quick" layer { name: "cifar" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } transform_param { # mirror: true # mean_file: "examples/cifar10/mean.bin

Caffe源码理解1:Blob存储结构与设计

博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN Blob作用 据Caffe官方描述: A Blob is a wrapper over the actual data being processed and passed along by Caffe, and also under the hood provides synchronization capability between the CPU and the GPU. Mathematically, a blob is