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如何使caffe中pooling层采用向下取整
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在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层. 1. Pooling层总述
在这个公式中，floor 函数表示向下取整，即取不大于结果的最大整数。这是因为卷积和 Pooling 的输出大小必须是整数，所以需要进行取整操作。 需要注意的是，Caffe 中的卷积和 Pooling 层默认采用 caffe::RoundDown 函数进行取整，而不是直接使用 floor 函数。
message PoolingParameter {enum PoolMethod {MAX = 0; AVE = 1; STOCHASTIC = 2;} optional PoolMethod pool = 1 [default = MAX]; // The pooling method // Pad, kernel size, and stride are all given as a single value for equal // dimensions in height and width or as Y, X pairs.
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层 1.Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中） layer { name ...
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层 1.Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子（定义在.prototxt文件中） layer { name ...
Pooling 层一般在网络中是跟在Conv卷积层之后，做采样操作，其实是为了进一步缩小feature map，同时也能增大神经元的视野。在Caffe中，pooling层属于vision_layer的一部分，其相关的定义也在vision_layer.hpp的头文件中。
在caffe中，网络的结构由prototxt文件中给出，由一些列的Layer（层）组成，常用的层如：数据加载层、卷积操作层、pooling层、非线性变换层、内积运算层、归一化层、损失计算层等；本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子
如何使caffe中pooling层采用向下取整如何在Caffe中配置每一个层的结构最近刚在电脑上装好Caffe，由于神经网络中有不同的层结构，不同类型的层又有不同的参数，所有就根据Caffe的说明文档做了一个简单的总结。VisionL
后来通过比对prototxt的layer标号和这里的错误信息，才知道是pooling层的锅。pooling层默认是向上取整的，或者更严谨地说应该是：【先加1再向下取整】。我在这一层本来输入的shape是1 64 112 112，结果经过它的运算变成了1 64 57 57。
標籤：在caffe中，網路的結構由prototxt檔案中給出，由一些列的Layer（層）組成，常用的層如：資料載入層、卷積操作層、pooling層、非線性變換層、內積運算層、歸一化層、損失計算層等；本篇主要介紹pooling層1. Pooling層總述下面首先給出卷積層的結構設定的一個小例子（定義在.prototxt檔案中） ...