caffe

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    完全连接的图层称为fc3如何有20x125的权重

    根据我的计算，池化输出应该5x4x4（5个大小为4x4的特征地图），如此扁平化将产生1x80的向量。因此fc3的重量应该是20x80，但pycaffe显示的是20x125的重量。这里是prototext文件。这里是我的计算 方程式用途（dimension_size - 内核）/步幅+ 1 CONV 1：1x5x26x26 池1：1x5x12x12 CONV 2：1x5x10x10 POOL2：1x
    caffe 2017-08-27

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    如何将几个LMDB文件提供给Caffe中的数据层

    我有一个非常大的数据集，将它转换为单个CaDB的LMDB文件并不是一个好主意。因此，我试图将它分成小部分并指定一个包含相应LMDB文件路径的TXT文件。 这里是我的数据层的一个例子： layer { name: "data" type: "Data" top: "data" top: "label" include { phase: TRAIN } data_param { so
    neural-network deep-learning caffe 2017-08-28

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    什么是图像分割不平衡？

    我知道图像分类问题中的不平衡性，例如猫和狗的分类，如果猫的图像太多而狗的图像太少。但我不知道如何解决分割问题中的不平衡问题。例如，我的任务是掩盖卫星图像的云层覆盖，所以我将这个问题转换为两类分割，一个是云，另一个是背景。该数据集有5800个4-band-16bits图像，大小为256 * 256。该体系结构是Segnet，损失函数是二元交叉熵。 有两种情况假设： 所有样品中有一半是由云层完全覆盖，
    image-processing machine-learning keras caffe image-segmentation 2017-08-28

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    我使用keras获取.hdf5的模型文件，如何将它转换为.caffemodel？

    我用keras训练模式，但我必须采取朱古力预测，但我不想再培训的模式，所以我想隐蔽的.HDF5文件.caffemodel
    keras caffe hdf5 2017-08-28

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    更改Caffe框架的SoftMaxWithLoss层时的疑问

    我想修改Caffe中的现有softmaxloss。这个想法是增加一个权重因素的损失。例如，如果我们正在处理属于汽车类的像素，我想将损失因子2放在因子上，因为就我而言，汽车类的检测比狗类更重要（例如）。这是原始的源代码： __global__ void SoftmaxLossForwardGPU(const int nthreads, const Dtype* prob_data, c
    machine-learning neural-network deep-learning caffe image-segmentation 2017-08-28

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    如何防止咖啡中的重量更新

    我的网络的某些层加载了预训练模型。我想修复他们的参数并训练其他层。 我跟着this page并设置lr_multidecay_multi为0，propagate_down: false，甚至base_lr: 0在求解weight_decay: 0。然而，测试损失（每次测试使用所有测试图像）在每个测试中仍然非常缓慢地变化。经过数千iters准确性将达到0（从预装模型加载时的80％）。 这里是AA两层
    machine-learning neural-network deep-learning caffe batch-normalization 2017-08-29

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    caffe中的基准对象 - 无监督网络

    从准备咖啡网络数据的脚本中，下面的一段代码将图像（表示图像的numpy数组）转换为基准对象。 datum = caffe_pb2.Datum( channels=3, width=224, height=224, label=label, data=np.rollaxis(img, 2).tostring()) 如果网络监督的，你只是创
    machine-learning neural-network deep-learning caffe unsupervised-learning 2017-08-29

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    Bekeley caffe命令行界面

    如果您使用的是自定义python图层 - 并且假设您在python中正确编写了该类 - 假设该类的名称为"my_ugly_custom_layer";并在linux命令行界面执行caffe， 如何确保caffe知道如何找到为您的图层编写类的文件？你只需将.py文件放在与train.prototxt相同的目录下？ 或 如果你写在你需要使用python封装接口蟒蛇的自定义类？
    python caffe layer 2017-08-29

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    当使用Caffe训练数据集时，多次加载HDF5文件

    我正在使用hdf5文件训练数据集，并且日志说明hdf5文件已加载3次。我想知道为什么呢？ 培训，我使用4 GPUs 0830 10:51:06.050088 24335 hdf5_data_layer.cpp:79] Loading list of HDF5 filenames from: /train_h5_list.txt I0830 10:51:06.055855 24336 hdf5_d
    deep-learning caffe hdf5 2017-08-30

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    了解Caffe卷积层

    我在Ubuntu下成功编译Caffe并开始研究如何定义和训练我自己的网络。然而，我很难理解卷积层如何产生它的输出。例如，第二卷积层（CONV2）的LeNet MNIST教程（tutorial，lenet.prototxt）具有20个输入图像和50倍输出的图像： layer { name: "conv2" type: "Convolution" bottom: "poo
    deep-learning caffe convolution 2017-09-01
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