caffe网络模型各层详解中文版资料.docx
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caffe网络模型各层详解中文版资料
一.数据层及参数
要运行caffe，需要先创建一个模型（model），如比较常用的Lenet,Alex等，而一个模型由多个屋（layer）构成，每一屋又由许多参数组成。
所有的参数都定义在caffe.proto这个文件中。
要熟练使用caffe，最重要的就是学会配置文件（prototxt）的编写。
层有很多种类型，比如Data,Convolution,Pooling等，层之间的数据流动是以Blobs的方式进行。
今天我们就先介绍一下数据层.
数据层是每个模型的最底层，是模型的入口，不仅提供数据的输入，也提供数据从Blobs转换成别的格式进行保存输出。
通常数据的预处理（如减去均值,放大缩小,裁剪和镜像等），也在这一层设置参数实现。
数据来源可以来自高效的数据库（如LevelDB和LMDB），也可以直接来自于内存。
如果不是很注重效率的话，数据也可来自磁盘的hdf5文件和图片格式文件。
所有的数据层的都具有的公用参数：
先看示例
layer{
name:
"cifar"
type:
"Data"
top:
"data"
top:
"label"
include{
phase:
TRAIN
}
transform_param{
mean_file:
"examples/cifar10/mean.binaryproto"
}
data_param{
source:
"examples/cifar10/cifar10_train_lmdb"
batch_size:
100
backend:
LMDB
}
}
name:
表示该层的名称，可随意取
type:
层类型，如果是Data，表示数据来源于LevelDB或LMDB。
根据数据的来源不同，数据层的类型也不同（后面会详细阐述）。
一般在练习的时候，我们都是采用的LevelDB或LMDB数据，因此层类型设置为Data。
top或bottom:
每一层用bottom来输入数据，用top来输出数据。
如果只有top没有bottom，则此层只有输出，没有输入。
反之亦然。
如果有多个top或多个bottom，表示有多个blobs数据的输入和输出。
data与label:
在数据层中，至少有一个命名为data的top。
如果有第二个top，一般命名为label。
这种（data,label）配对是分类模型所必需的。
include:
一般训练的时候和测试的时候，模型的层是不一样的。
该层（layer）是属于训练阶段的层，还是属于测试阶段的层，需要用include来指定。
如果没有include参数，则表示该层既在训练模型中，又在测试模型中。
Transformations:
数据的预处理，可以将数据变换到定义的范围内。
如设置scale为0.00390625，实际上就是1/255,即将输入数据由0-255归一化到0-1之间
其它的数据预处理也在这个地方设置：
transform_param{
scale:
0.00390625
mean_file_size:
"examples/cifar10/mean.binaryproto"
#用一个配置文件来进行均值操作
mirror:
1#1表示开启镜像，0表示关闭，也可用ture和false来表示
#剪裁一个227*227的图块，在训练阶段随机剪裁，在测试阶段从中间裁剪
crop_size:
227
}
1、数据来自于数据库（如LevelDB和LMDB）
层类型（layertype）:
Data
必须设置的参数：
source:
包含数据库的目录名称，如examples/mnist/mnist_train_lmdb
batch_size:
每次处理的数据个数，如64
可选的参数：
rand_skip:
在开始的时候，路过某个数据的输入。
通常对异步的SGD很有用。
backend:
选择是采用LevelDB还是LMDB,默认是LevelDB.
示例：
layer{
name:
"mnist"
type:
"Data"
top:
"data"
top:
"label"
include{
phase:
TRAIN
}
transform_param{
scale:
0.00390625
}
data_param{
source:
"examples/mnist/mnist_train_lmdb"
batch_size:
64
backend:
LMDB
}
}
2、数据来自于内存
层类型：
MemoryData
必须设置的参数：
batch_size：
每一次处理的数据个数，比如2
channels：
通道数
height：
高度
width:
宽度
示例：
layer{
top:
"data"
top:
"label"
name:
"memory_data"
type:
"MemoryData"
memory_data_param{
batch_size:
2
height:
100
width:
100
channels:
1
}
transform_param{
scale:
0.0078125
mean_file:
"mean.proto"
mirror:
false
}
}
3、数据来自于HDF5
层类型：
HDF5Data
必须设置的参数：
source:
读取的文件名称
batch_size:
每一次处理的数据个数
示例：
layer{
name:
"data"
type:
"HDF5Data"
top:
"data"
top:
"label"
hdf5_data_param{
source:
"examples/hdf5_classification/data/train.txt"
batch_size:
10
}
}
4、数据来自于图片
层类型：
ImageData
必须设置的参数：
source:
一个文本文件的名字，每一行给定一个图片文件的名称和标签（label）
batch_size:
每一次处理的数据个数，即图片数
可选参数：
rand_skip:
在开始的时候，路过某个数据的输入。
通常对异步的SGD很有用。
shuffle:
随机打乱顺序，默认值为false
new_height,new_width:
如果设置，则将图片进行resize
示例：
layer{
name:
"data"
type:
"ImageData"
top:
"data"
top:
"label"
transform_param{
mirror:
false
crop_size:
227
mean_file:
"data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
image_data_param{
source:
"examples/_temp/file_list.txt"
batch_size:
50
new_height:
256
new_width:
256
}
}
5、数据来源于Windows
层类型：
WindowData
必须设置的参数：
source:
一个文本文件的名字
batch_size:
每一次处理的数据个数，即图片数
示例：
layer{
name:
"data"
type:
"WindowData"
top:
"data"
top:
"label"
include{
phase:
TRAIN
}
transform_param{
mirror:
true
crop_size:
227
mean_file:
"data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
}
window_data_param{
source:
"examples/finetune_pascal_detection/window_file_2007_trainval.txt"
batch_size:
128
fg_threshold:
0.5
bg_threshold:
0.5
fg_fraction:
0.25
context_pad:
16
crop_mode:
"warp"
}
}
2．视觉层（VisionLayers）及参数
本文只讲解视觉层（VisionLayers）的参数，视觉层包括Convolution,Pooling,LocalResponseNormalization（LRN）,im2col等层。
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"
}
}
}
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（步长=窗口大小）。
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，前后两次卷积部分重叠。
3、LocalResponseNormalization（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
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（innerproduct）。
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：
三．激活层（ActiviationLayers）及参数
在激活层中，对输入数据进行激活操作（实际上就是一种函数变换），是逐元素进行运算的。
从bottom得到一个blob数据输入，运算后，从top输入一个blob数据。
在运算过程中，没有改变数据的大小，即输入和输出的数据大小是相等的。
输入：
n*c*h*w
输出：
n*c*h*w
常用的激活函数有sigmoid,tanh,relu等，下面分别介绍。
1、Sigmoid
对每个输入数据，利用sigmoid函数执行操作。
这种层设置比较简单，没有额外的参数。
层类型：
Sigmoid
示例：
layer{
name:
"encode1neuron"
bottom:
"encode1"
top:
"encode1neuron"
type:
"Sigmoid"
}
2、ReLU/Rectified-LinearandLeaky-ReLU
ReLU是目前使用最多的激活函数，主要因为其收敛更快，并且能保持同样效果。
标准的ReLU函数为max（x,0），当x>0时，输出x;当x<=0时，输出0
f（x）=max（x,0）
层类型：
ReLU
可选参数：
negative_slope：
默认为0.对标准的ReLU函数进行变化，如果设置了这个值，那么数据为负数时，就不再设置为0，而是用原始数据乘以negative_slope
layer{
name:
"relu1"
type:
"ReLU"
bottom:
"pool1"
top:
"pool1"
}
RELU层支持in-place计算，这意味着bottom的输出和输入相同以避免内存的消耗。
3、TanH/HyperbolicTangent
利用双曲正切函数对数据进行变换。
层类型：
TanH
layer{
name:
"layer"
bottom:
"in"
top:
"out"
type:
"TanH"
}
4、AbsoluteValue
求每个输入数据的绝对值。
f（x）=Abs（x）
层类型：
AbsVal
layer{
name:
"layer"
bottom:
"in"
top:
"out"
type:
"AbsVal"
}
5、Power
对每个输入数据进行幂运算
f（x）=（shift+scale*x）^power
层类型：
Power
可选参数：
power:
默认为1
scale:
默认为1
shift:
默认为0
layer{
name:
"layer"
bottom:
"in"
top:
"out"
type:
"Power"
power_param{
power:
2
scale:
1
shift:
0
}
}
6、BNLL
binomialnormalloglikelihood的简称
f（x）=log（1+exp（x））
层类型：
BNLL
layer{
name:
"layer"
bottom:
"in"
top:
"out"
type:
“BNLL”
}
4．其它常用层及参数
本文讲解一些其它的常用层，包括：
softmax_loss层，InnerProduct层，accuracy层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。
1、softmax-loss
softmax-loss层和softmax层计算大致是相同的。
softmax是一个分类器，计算的是类别的概率（Likelihood），是LogisticRegression的一种推广。
LogisticRegression只能用于二分类，而softmax可以用于多分类。
softmax与softmax-loss的区别：
softmax计算公式：
而softmax-loss计算公式：
关于两者的区别更加具体的介绍，可参考：
softmaxvs.softmax-loss
用户可能最终目的就是得到各个类别的概率似然值，这个时候就只需要一个Softmax层，而不一定要进行softmax-Loss操作；或者是用户有通过其他什么方式已经得到了某种概率似然值，然后要做最大似然估计，此时则只需要后面的softmax-Loss而不需要前面的Softmax操作。
因此提供两个不同的Layer结构比只提供一个合在一起的Softmax-LossLayer要灵活许多。
不管是softmaxlayer还是softmax-losslayer,都是没有参数的，只是层类型不同而也
softmax-losslayer：
输出loss值
layer{
name:
"loss"
type:
"SoftmaxWithLoss"
bottom:
"ip1"
bottom:
"label"
top:
"loss"
}
softmaxlayer:
输出似然值
layers{
bottom:
"cls3_fc"
top:
"prob"
name:
"prob"
type:
“Softmax"
}
2、InnerProduct
全连接层，把输入当作成一个向量，输出也是一个简单向量（把输入数据blobs的width和height全变为1）。
输入：
n*c0*h*w
输出：
n*c1*1*1
全连接层实际上也是一种卷积层，只是它的卷积核大小和原数据大小一致。
因此它的参数基本和卷积层的参数一样。
层类型：
InnerProduct
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。
必须设置的参数：
num_output:
过滤器（filfter）的个数
其它参数：
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
layer{
name:
"ip1"
type:
"InnerProduct"
bottom:
"pool2"
top:
"ip1"
param{
lr_mult:
1
}
param{
lr_mult:
2
}
inner_product_param{
num_output:
500
weight_filler{
type:
"xavier"
}
bias_filler{
type:
"constant"
}
}
}
3、accuracy
输出分类（预测）精确度，只有test阶段才有，因此需要加入include参数。
层类型：
Accuracy
layer{
name:
"accuracy"
type:
"Accuracy"
bottom:
"ip2"
bottom:
"label"
top:
"accuracy"
include{
phase:
TEST
}
}
4、reshape
在不改变数据的情况下，改变输入的维度。
层类型：
Reshape
先来看例子
layer{
name:
"reshape"
type:
"Reshape"
bottom:
"input"
top:
"output"
reshape_param{
shape{
dim:
0#copythedimensionfrombelow
dim:
2
dim:
3
dim:
-1#inferitfromtheotherdimensions
}
}
}
有一个可选的参数组shape,用于指定blob数据的各维的值（blob是一个四维的数据：
n*c*w*h）。
dim:
0表示维度不变，即输入和输出是相同的维度。
dim:
2或dim:
3将
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