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视觉层(Vision Layers)及参数

所有的层都具有的参数,如name, type, bottom, top和transform_param请参看我的前一篇文章:Caffe 深度学习入门教程(2):数据层及参数

本文只讲解视觉层(Vision Layers)的参数,视觉层包括Convolution, Pooling, Local Response Normalization (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。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

 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:

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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(inner product)。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:

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