caffe训练网络初始化

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caffe网络各层参数详解

caffe网络中主要分为 data数据层、Convolution卷积层、Pooling池化层、ReLU激活函数层、InnerProduct全连接层、Accuracy分类准确率层、loss损失层七层。 data数据层参数信息: name: 这一层的名字。 ty
love_kf若汐 6年前 1096

Caffe：深入分析(怎么训练)

main()　 　　首先入口函数caffe.cpp 1 int main(int argc, char** argv) { 2 ...... 3 if (argc == 2) { 4 #ifdef WITH_PYTHON_LAYER 5 try { 6 #en
liurio 6年前 1069

Caffe深度学习计算框架

Caffe | Deep Learning Framework是一个清晰而高效的深度学习框架，其作者是博士毕业于UC Berkeley的 Yangqing Jia，目前在Google工作。Caffe是纯粹的C++/CUDA架构，支持命令行、Python和MAT
liurio 6年前 1590

深度学习框架Caffe源码解析

相信社区中很多小伙伴和我一样使用了很长时间的Caffe深度学习框架，也非常希望从代码层次理解Caffe的实现从而实现新功能的定制。本文将从整体架构和底层实现的视角，对Caffe源码进行解析。 Caffe总体架构 Caffe框架主要有五个组件，Blob，Solv
知与谁同 7年前 1632

Caffe：一个深度学习框架 [转]

Caffe是一个深度学习框架，具有表达力强、速度快和模块化的思想，由伯克利视觉学习中心（BVLC）和社区贡献者开发。Yangqing Jia在加州大学伯克利分校攻读博士期间创建了这个项目。 Caffe 为什么选择Caffe？ 富有表现力的架构鼓励应用和创新。
西关大叔 6年前 1073

Caffe深入分析(源码)

Caffe的整体流程图： 程序入口：main() 1 int main(int argc, char** argv) { 2 ..... 3 return GetBrewFunction(caffe::string(argv[1]))(); 4 .... 5
liurio 7年前 1091

在MATLAB下调试Caffe

Caffe本身是C++、CUDA语言编写的。在调试模型、参数时，根据运行log、snapshot很难实时反馈当前训练的权值情况，也难以捕捉算法存在的bug。 MATLAB则是非常适合算法设计、快速迭代的利器，只需要做少量工作就能编写出复杂的算法，调试非常方便
以亭 9年前 13378

关于深度学习(deep learning)的常见疑问 --- 谷歌大脑科学家 Caffe缔造者 贾扬清

问答环节 问：在finetuning的时候，新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小，只能缩放到同样的大小吗？” 答：对的：） 问：目前dl在时序序列分析中的进展如何？研究思路如何，能简单描述一下么答：这个有点长，可以看看google最近的一系
@dailidong@ 8年前 1831

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