2018年3月13日
caffe中ConvolutionLayer的前向和反向传播解析及源码阅读
一、前向传播 在caffe中，卷积层做卷积的过程被转化成了由卷积核的参数组成的权重矩阵weights(简记为W)和feature map中的元素组成的输入矩阵(简记为Cin)的矩阵乘积W * Cin。在进行乘积之前，需要对卷积核的参数和feature map作处理，以得到W和Cin。 下面用一个例子 Read More
posted @ 2018-03-13 22:26 洗盏更酌 Views(2457) Comments(0) Diggs(1) Edit