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在caffe上怎么做到各个卷积层权值参数共享

发布时间:2019-08-11 11:37 来源:未知 编辑:admin

  通过设置param {name : xxx}参数,如果名字相同就共享,不相同就不共享

  调整cnn网络结构需要增加或者减少layer的层数,并且更改layer的类型,比如在现有的conv层和pooling层后面继续增加conv层和pooling层,目的是为了提取更高层次的特征。当然你也可以增加全连接层数目(那么做训练会变慢--、),修改激活函数和填充器类型。建议你还是使用caffe中自带的cifar10_quick和caffenet进行训练,然后针对你的数据修改相应的网络参数和solver参数。

  主要就是楼下说的如果需要共享参数,共享的层在定义的时候需要在param中定义name,两个结构参数一致的层只需要param中的name一样,就可以达到参数共享的功能。

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