如何使caffe中pooling层采用向下取整

顺便也要纠正一下在提到CNN的时候经常出现的错误：“CNN的参数太多，造成学习困难。”其实CNN相比较于以前的模型，参数并不见得多：在CNN之前，NEC Labs采用sparse SIFT＋Pyramid Pooling的方法取得过ILSVRC的冠军，在这些模型中，最后线性SVM的输入特征在160K到260K不等。因为一共有1000类，所以SVM的总...

1.2 池化层（Pooling）类型：POOLING 例子 layers { name: "pool1" type: POOLING bottom: "conv1" top: "pool1" pooling_param { pool: MAX kernel_size: 3 # pool over a 3x3 region stride: 2 # step two pixels (in the bottom blob) between pooling regions }} 卷积层的重要参数 ...

flatten层用来扁平参数用，一般用在卷积层与全链接层之间，可以从vgg16网络中可以看出，但是在后来的网络中用GlobalAveragePooling2D代替了flatten层，可以从vgg16与inceptionV3网络对比看出。从参数的对比可以看出，显然这种改进大大的减少了参数的使用量，避免了过拟合现象。from keras.models import Sequential...

你好 对于caffe中的deconvolution和upsample的区别：1. caffe的deconvolution又被叫做transposed convolution，例如在TensorFlow中。查资料的时候可以多用个关键字。2. upsampling可以通过特定kernel的deconvolution 来实现，顺便把learning rate 设成0.现在可以通过weight_filler去设。老版是在Python接口下用net ...