此篇文章主要是给大家介绍了Caffe神经网络视觉效果层VisionLayers及主要参数详细说明，感兴趣的小伙伴可以参考参考一下，希望可以有一定的帮助，祝愿大家多多的发展，尽早涨薪
前言
每一个层都有着的主要参数，如name,type,bottom,top和transform_param请参考我前篇文章：Caffe神经网络数据访问层及主要参数
文中只解读视觉效果层（VisionLayers)的主要参数，视觉效果层包含Convolution,Pooling,LocalResponseNormalization(LRN),im2col等层。
1、Convolution层：
便是卷积层，是神经网络（CNN）的核心员工。
层种类：Convolution
lr_mult:学习率的指数，最后的学习率就是这个数乘以solver.prototxt环境变量中的base_lr。
若是有两个lr_mult,则第一位表明权重值的学习率，第2个表明偏置项的学习率。通常偏置项的学习率是权重值学习率两倍。
后边的sonvolution_param中，我们能设定卷积层的独有主要参数。
务必设定的主要参数：
num_output:全连接层（filter)的数量
kernel_size:全连接层大小。假如全连接层的长度宽度不一，要用kernel_h和kernel_w各自设定
其它主要参数：
stride:全连接层的步幅，默认1。还可以用stride_h和stride_w来设定。
pad:扩大边沿，默认0，不扩大。扩大时是上下、上下对称的，例如全连接层大小为5*5，那样pad设为2，则4个边沿都扩大2个清晰度，即宽和相对高度都扩大了4个清晰度,那样离散卷积以后的特征图也就不会缩小。还可以通过pad_h和pad_w来各自设定。
weight_filler:权重值复位。默认“constant",值均为0，有时候我们用"xavier"优化算法去进行复位，还可以设为”gaussian"
bias_filler:偏置项的复位。通常设为"constant",值均为0。
bias_term:是不是打开偏置项，默认true,打开
group:分类，默认1组。假如超过1，大家限定卷积和联接实际操作在这个子集合内。假如我们依据图象通道来分类，那样第i个导出分类只有与第i个键入分类开展联接。
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。
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：
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：
综上所述，这篇文章就给大家介绍到这里了，希望可以给大家带来帮助。
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