读懂caffe模型

ゝ一世哀愁。 2022-05-13 03:40 227阅读 0赞

caffe 模型可视化网页网址：[http://ethereon.github.io/netscope/\#/editor][http_ethereon.github.io_netscope_editor]  
caffe模型是自底向上流的，所以bottom是前一层，top就是本层，输出层

### 卷积层 ###

lr\_mult: 學習率的係數，最終的學習率是這個數乘以solver.prototxt配置文檔中的base\_lr。如果有兩個lr\_mult, 則第一個表示權值的學習率，第二個表示偏置項的學習率。一般偏置項的學習率是權值學習率的兩倍  
　　r\_mult indicates what to multiply the learning rate by for a particular layer. This is useful if you want to update some layers with a smaller learning rate (e.g. when finetuning some layers while training others from scratch) or if you do not want to update the weights for one layer, decay\_mult is the same, just for weight decay.

layer {
      name: "conv_att"
      type: "Convolution"
      bottom: "input_feature"
      top: "conv_att"
      param {
        lr_mult: 1 #kernel lr——mult
        decay_mult: 1
      }
      param {
        lr_mult: 2 # bias lr——mult
        decay_mult: 0 
      }
      convolution_param {
        num_output: 8  #输出feature map个数
        kernel_size: 1 # 卷积核大小
        weight_filler {
          type: "msra"
        }
        bias_filler {
          type: "constant"
        }
      }
    }

[http_ethereon.github.io_netscope_editor]: http://ethereon.github.io/netscope/#/editor

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