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。
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"
}
}
}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。
layers {
name: "norm1"
type: LRN
bottom: "pool1"
top: "norm1"
lrn_param {
local_size: 5
alpha: 0.0001
beta: 0.75
}
}4、im2col层
如果对matlab比较熟悉的话，就应该知道im2col是什么意思。它先将一个大矩阵，重叠地划分为多个子矩阵，对每个子矩阵序列化成向量，最后得到另外一个矩阵。
看一看图就知道了：
在caffe中，卷积运算就是先对数据进行im2col操作，再进行内积运算（inner product)。这样做，比原始的卷积操作速度更快。
看看两种卷积操作的异同：
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。
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"
}
}
}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。
layers {
name: "norm1"
type: LRN
bottom: "pool1"
top: "norm1"
lrn_param {
local_size: 5
alpha: 0.0001
beta: 0.75
}
}4、im2col层
如果对matlab比较熟悉的话，就应该知道im2col是什么意思。它先将一个大矩阵，重叠地划分为多个子矩阵，对每个子矩阵序列化成向量，最后得到另外一个矩阵。
看一看图就知道了：
在caffe中，卷积运算就是先对数据进行im2col操作，再进行内积运算（inner product)。这样做，比原始的卷积操作速度更快。
看看两种卷积操作的异同：
原文：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5071126.html