MatConvnet--CNN wrappers

在其核心，MatConvNet包括实现CNN构建块的一些MATLAB函数。 这些通常通过使用两个CNN包装器之一组合成完整的CNN。 第一个包装器是SimpleNN，其中大部分由MATLAB函数vl_simplenn实现。 SimpleNN适用于具有线性拓扑的网络，即计算块链。 第二个包装器是DagNN，它实现为MATLAB类dagnn.DagNN。

SimpleNN包装器
SimpleNN包装器由函数vl_simplenn和其他几个函数实现。 这是一个轻量级的包装器，适合于CNN组成一个简单的块链。
要从Simple开始，创建一个网络结构，用层列表填充单元格数组net.layers。 例如：

net.layers{1} = struct(...    'name', 'conv1', ...    'type', 'conv', ...    'weights', {{randn(10,10,3,2,'single'), randn(2,1,'single')}}, ...    'pad', 0, ...    'stride', 1) ;net.layers{2} = struct(...    'name', 'relu1', ...    'type', 'relu') ;

现在卷积层和ReLU层将按顺序执行。 卷积具有两个10×10×3滤波器组。 评价可以如下获得：

data = randn(300, 500, 3, 5, 'single') ;res = vl_simplenn(net, data) ;

结构res包含计算结果，对于体系结构中的每个变量具有一个条目：

>> resres =1x3 struct array with fields:    x    dzdx    dzdw    aux    time    backwardTime

这里，x是变量值，dzdx是关于x的CNN的导数，dzdw是关于每个块参数的CNN的导数，用于定制信息的aux空间（例如，dropout层中的掩模）和时间， backwardTime在向前和向后通过中花费的时间。
例如，res（1）.x是CNN的输入，res（3）.x是其输出。
CNN的导数可以计算如下：

res = vl_simplenn(res, data, dzdy)

这既执行向前传递又执行向后传递。 dzdy是应用于CNN的输出值的投影（参见PDF手册以澄清这一点）。 在训练期间，CNN常常由计算单个标量损失值（即res（end）.x是标量）的块终止。 在这种情况下，经常选择dzdy = 1。