卷积层和池化层的参数 |
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卷积层和池化层的参数
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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。 输入：n*c 0*w 0*h 0 输出：n*c 1*w 1*h 1 其中，c 1就是参数中的num_output，生成的特征图个数 w 1=(w 0+2*pad-kernel_size)/stride+1; h 1=(h 0+2*pad-kernel_size)/stride+1; 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: 20 kernel_size: 5 stride: 1 weight_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: MAX kernel_size: 3 stride: 2 } }pooling层的运算方法基本是和卷积层是一样的。 输入：n*c*w 0*h 0 输出：n*c*w 1*h 1 和卷积层的区别就是其中的c保持不变 w 1=(w 0+2*pad-kernel_size)/stride+1; h 1=(h 0+2*pad-kernel_size)/stride+1; 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 3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: 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： |
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