Caffe卷积神经网络视觉层Vision Layers及参数实例分析(caffe,开发技术)

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。

• weight_filler: 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: 偏置项的初始化。一般设置为"constant",值全为0。

• bias_term: 是否开启偏置项，默认为true, 开启

group: 分组，默认为1组。如果大于1，我们限制卷积的连接操作在一个子集内。如果我们根据图像的通道来分组，那么第i个输出分组只能与第i个输入分组进行连接。

如果设置stride为1，前后两次卷积部分存在重叠。如果设置pad=(kernel_size-1)/2,则运算后，宽度和高度不变。

示例：

layer{name:"conv1"type:"Convolution"bottom:"data"top:"conv1"param{lr_mult:1}param{lr_mult:2}convolution_param{num_output:20kernel_size:5stride:1weight_filler{type:"xavier"}bias_filler{type:"constant"}}}

2、Pooling层

也叫池化层，为了减少运算量和数据维度而设置的一种层。

层类型：Pooling

必须设置的参数：

kernel_size: 池化的核大小。也可以用kernel_h和kernel_w分别设定。

其它参数：

• pool: 池化方法，默认为MAX。目前可用的方法有MAX, AVE, 或STOCHASTIC

• pad: 和卷积层的pad的一样，进行边缘扩充。默认为0

• stride: 池化的步长，默认为1。一般我们设置为2，即不重叠。也可以用stride_h和stride_w来设置。

示例：

layer{name:"pool1"type:"Pooling"bottom:"conv1"top:"pool1"pooling_param{pool:MAXkernel_size:3stride:2}}

pooling层的运算方法基本是和卷积层是一样的。

如果设置stride为2，前后两次卷积部分不重叠。100*100的特征图池化后，变成50*50.

3、Local Response Normalization (LRN)层

此层是对一个输入的局部区域进行归一化，达到“侧抑制”的效果。可去搜索AlexNet或GoogLenet，里面就用到了这个功能

层类型：LRN

参数：全部为可选，没有必须

• local_size: 默认为5。如果是跨通道LRN，则表示求和的通道数；如果是在通道内LRN，则表示求和的正方形区域长度。

• alpha: 默认为1，归一化公式中的参数。

• beta: 默认为5，归一化公式中的参数。

• norm_region: 默认为ACROSS_CHANNELS。有两个选择，ACROSS_CHANNELS表示在相邻的通道间求和归一化。WITHIN_CHANNEL表示在一个通道内部特定的区域内进行求和归一化。与前面的local_size参数对应。

归一化公式：对于每一个输入, 去除以

得到归一化后的输出

示例：

layers{name:"norm1"type:LRNbottom:"pool1"top:"norm1"lrn_param{local_size:5alpha:0.0001beta: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：