卷积层和池化层的参数
来源:互联网 发布:android 网络编程 pdf 编辑:程序博客网 时间:2024/06/06 10:42
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*c0*w0*h0
输出:n*c1*w1*h1
其中,c1就是参数中的num_output,生成的特征图个数
w1=(w0+2*pad-kernel_size)/stride+1;
h1=(h0+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"
}
}
}
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*w0*h0
输出:n*c*w1*h1
和卷积层的区别就是其中的c保持不变
w1=(w0+2*pad-kernel_size)/stride+1;
h1=(h0+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 }}
0 0
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