caffe学习（7）损失层、通用层_bottom: "ip1

Caffe Layers
Caffe学习系列(5)：其它常用层及参数，denny402

损失层Loss Layers

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损失通过将输出与目标进行比较，并不断优化减小loss。

Softmax（with loss）

• 层类型：SoftmaxWithLoss

• 示例：

  layer {
    name: "loss"
    type: "SoftmaxWithLoss"
    bottom: "ip1"
    bottom: "label"
    top: "loss"
  }
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在概念上等同于softmax layer+多项对数损失层（multinomial logistic loss layer），但提供了更稳定的梯度。softmax只是输出每一类的概率，并没有与label做比较。

Sum-of-Squares / Euclidean

• 层类型：EuclideanLoss
  这是比较传统的求偏差的方法，$\frac 1 {2N} \sum_{i=1}^N \| x^1_i - x^2_i \|_2^2$，直接计算欧氏距离。

Hinge / Margin

• 层类型：HingeLoss

• 参数(HingeLossParameter hinge_loss_param)：

  • 可选
    
    • norm [default L1]:应该是正则化方法，目前只有L1、L2。
  • 输入：
    
    • n * c * h * w Predictions预测值
    • n * 1 * 1 * 1 Labels标签
  • 输出：1 * 1 * 1 * 1 Computed Loss

• 示例

# L1 Norm L1正则
layer {
  name: "loss"
  type: "HingeLoss"
  bottom: "pred"
  bottom: "label"
}

# L2 Norm L2正则
layer {
  name: "loss"
  type: "HingeLoss"
  bottom: "pred"
  bottom: "label"
  top: "loss"
  hinge_loss_param {
    norm: L2
  }
}
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Hinge loss主要用于SVM。

Accuracy

• 层类型：Accuracy

• 示例

  layer {
    name: "accuracy"
    type: "Accuracy"
    bottom: "ip2"
    bottom: "label"
    top: "accuracy"
    include {
          phase: TEST
        }
  }
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  只有test阶段才有，因此需要加入include参数。它实际上不是损失并且没有后退步骤。

通用层Common Layers

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Inner Product

• 层类型：InnerProduct
• 参数 (InnerProductParameter inner_product_param)：
  
  • 必须参数
    
    • num_output (c_o):滤波器数量。
  • 推荐参数
    
    • weight_filler [default type: ‘constant’ value: 0]：全职初始化方式、值。还可以选择”xavier”算法来进行初始化，也可以设置为”gaussian”。
  • 可选参数
    
    • bias_filler [default type: ‘constant’ value: 0]：偏置初始化。
    • bias_term [default true]: 是否启用偏置项。
• 输入：n * c_i * h_i * w_i
• 输出：n * c_o * 1 * 1

• 示例：

  layer {
    name: "fc8"
    type: "InnerProduct"
    # learning rate and decay multipliers for the weights
    param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 }
  
  # learning rate and decay multipliers for the biases
  
    param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 }
    inner_product_param {
          num_output: 1000
          weight_filler {
                type: "gaussian"
                std: 0.01
              }
          bias_filler {
                type: "constant"
                value: 0
              }
        }
    bottom: "fc7"
    top: "fc8"
  }
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Reshape

• 层类型：Reshape

• 参数 (ReshapeParameter reshape_param)：

  • 可选参数：
    
    • shape

• 输入：单独的blob

• 输出：变形后的blob

• 示例：

  layer {
      name: "reshape"
      type: "Reshape"
      bottom: "input"
      top: "output"
      reshape_param {
            shape {
              dim: 0  # copy the dimension from below
              dim: 2
              dim: 3
              dim: -1 # infer it from the other dimensions
            }
      }
  }
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这一操作不改变数据，只改变维度，也没有在过程中拷贝数据。输出的尺寸有shape参数的值规定，正数是对应的维度，除此外还有两个特殊值：

• 0表示复制底层对应的维度。bottom第一维度值为2，top第一维度也是2。
• -1表示从其他维度推断。为了保证数据总数不变，可以根据其他维数值计算。

特别的，当时用参数：reshape_param { shape { dim: 0 dim: -1 } }时，reshape层相当于flatten层，将n * c * h * w的数据变为n * (c*h*w)。

Concatenation

• 层类型： Concat
• 参数 (ConcatParameter concat_param)：
  
  • 可选参数
    
    • axis [default 1]: 0表示沿着数量（n），1表示沿着通道（C）。
  • 输入：n_i * c_i * h * w 对于每个blob输入，i= 1 到 K。
  • 输出：
    
    • 当 axis = 0: (n_1 + n_2 + … + n_K) * c_1 * h * w, 所有的c_i应该相同。
    • 当 axis = 1: n_1 * (c_1 + c_2 + … + c_K) * h * w, 所有的n_i 应该相同。

这个层把多个blob连接为一个blob。

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层的学习暂时到这里。。