从零开始编写深度学习库(五)ConvolutionLayer CPU编写
2017-05-15 20:32
267 查看
对于池化层来说,需要注意的问题是:重叠池化,还有边界处理模式:valid、same模式这两个细节。由于我采用的边界处理方式,与tensorflow 在same模式下边界处理方式不同,valid模式下是一样的,same模式下由于有pad,直接用Eigen反向求导的时候好麻烦,看来后面需要跟caffe一样,直接指定每一层的pad值,然后统一用valid模式。
相关文章推荐
- 从零开始编写深度学习库(二)FullyconnecteLayer CPU编写
- 从零开始编写深度学习库(一)SoftmaxWithLoss CPU编写
- 从零开始编写深度学习库(三)ActivationLayer网络层CPU实现
- 从零开始编写深度学习库(五)PoolingLayer 网络层CPU编写
- 从零开始编写深度学习库(五)Eigen Tensor学习笔记2.0
- 从零开始编写深度学习库(四)Eigen::Tensor学习使用及代码重构
- Alpaca-PHP-2.0 框架介绍 - 从零开始编写PHP-MVC框架
- Android中用layer-list编写阴影效果
- 从零开始使用JavaScript编写数据表格控件(转载)
- Caffe中卷积的实现细节(涉及到BaseConvolutionLayer、ConvolutionLayer、im2col等)
- 从零开始编写网络游戏--基础篇(1)
- u-boot下编写测试CPU的GPIO状态代码[转]
- 从零开始编写一个flex组件。FLEX自定义控件。
- 【神经网络与深度学习】caffe静态链接库“Unknown layer type: Convolution (known types: )”和“ 磁盘空间不足”问题的解决办法
- 从零开始编写自己的C#框架(17)——Web层后端首页
- 从零开始安装 Caffe --CPU only----没有 pycaffe
- 从零开始编写自己的JavaScript框架(一)
- Check failed: registry.count(type) == 1 (0 vs. 1) Unknown layer type: ConvolutionDepthwise
- 从零开始编写一个flex组件。FLEX自定义控件
- 从零开始编写图片加载库(五)之图片缓存DiskCache