caffe 参数介绍

1)数据层及参数

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5070928.html

2)视觉层（Vision Layers)及参数 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5071126.html
3)激活层（Activiation
Layers)及参数 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072507.html
4)其它常用层及参数 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html
5)Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写
http://www.cnblogs.com/denny402/p/5073427.html

6)

solver及其配置

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5074049.html

7)

solver优化方法

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5074212.html

8)

运行caffe自带的两个简单例子

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5075490.html

9)

命令行解析

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5076285.html

10)

图像数据转换成db（leveldb/lmdb)文件

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5082341.html

11)

训练和测试自己的图片

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5083300.html

12)

数据可视化环境（python接口)配置

http://www.cnblogs.com/denny402/p/5088399.html

13)初识数据可视化 http://www.cnblogs.com/denny402/p/5092075.html

solver.prototxt

net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"
test_iter: 1000       #
test_interval: 1000   #
base_lr: 0.01         # 开始的学习率
lr_policy: "step"     # 学习率的drop是以gamma在每一次迭代中
gamma: 0.1
stepsize: 100000      # 每stepsize的迭代降低学习率：乘以gamma
display: 20           # 没display次打印显示loss
max_iter: 450000      # train 最大迭代max_iter
momentum: 0.9         #
weight_decay: 0.0005  #
snapshot: 10000       # 没迭代snapshot次，保存一次快照
snapshot_prefix:   "models/bvlc_reference_caffenet/caffenet_train"
solver_mode: GPU      # 使用的模式是GPU

test_iter 

在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batch_size（测试集的）=测试集的大小，测试集的 batch_size可以在prototxt文件里设置。

test_interval 

训练的时候，每迭代test_interval次就进行一次测试。

momentum 

灵感来自于牛顿第一定律，基本思路是为寻优加入了“惯性”的影响，这样一来，当误差曲面中存在平坦区的时候，SGD可以更快的速度学习。

train_val.prototxt

layer { # 数据层
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TRAIN # 表明这是在训练阶段才包括进去
}
transform_param { # 对数据进行预处理
mirror: true # 是否做镜像
crop_size: 227
# 减去均值文件
mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
data_param { # 设定数据的来源
source: "examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb"
batch_size: 256
backend: LMDB
}
}

layer {
name: "data"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
include {
phase: TEST # 测试阶段
}
transform_param {
mirror: false # 是否做镜像
crop_size: 227
# 减去均值文件
mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
data_param {
source: "examples/imagenet/ilsvrc12_val_lmdb"
batch_size: 50
backend: LMDB
}
}

lr_mult 

学习率，但是最终的学习率需要乘以 solver.prototxt 配置文件中的 base_lr .

如果有两个 lr_mult, 则第一个表示 weight 的学习率，第二个表示 bias 的学习率 

一般 bias 的学习率是 weight 学习率的2倍’

decay_mult 

权值衰减，为了避免模型的over-fitting，需要对cost function加入规范项。

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

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”

weight_filler {
type: "gaussian"
std: 0.01
}

bias_filler

偏置项的初始化。一般设置为”constant”, 值全为0。

bias_filler {
type: "constant"
value: 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。 

卷积分组可以减少网络的参数，至于是否还有其他的作用就不清楚了。

每个input是需要和每一个kernel都进行连接的，但是由于分组的原因其只是与部分的kernel进行连接的 

如: 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。

pool 

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

dropout_ratio 

丢弃数据的概率