02 2018 档案
摘要：一个使用方式：http://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52610919 还有一种是像relu那样写，我就是采用的这种方式，直接把名字从relu改成了prelu
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摘要：对于layer层的cpp文件，你可以用LOG和printf、cout进行调试，cu文件不能使用LOG，可以使用cout，printf。 对于softmaxloss的layer层，既有cpp文件又有cu文件，其中cu文件只实现了前向和反向传播，cpp文件既实现了前向、反向，也实现了layer setu
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摘要：outer_num_：相当于batch_size dim: c*w*h spatial_dim(inner_num_):w*h softmax_loss.cpp的代码: 其实可以看出来count的只取前,不取后,(0, softmax_axis_)只取了0这一个轴
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摘要：这个错误是说要么你用pad等于一个值，或者不用就表示h、w两个方向的pad都为0. 如果你要使用pad_h，pad_w，那就两个同时出现。 比如我之前设置的是pad_h为3，pad_w为0，我就只写了一个pad_h = 3，没有写pad_w。这样就会报错。要写的话，必须把pad_h = 3和pad_
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摘要：https://github.com/TalkingData/Myna/tree/master/Dataset https://github.com/TalkingData/Myna
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摘要：int型除以int型得到的还是int型 就算你是这样的：float a = 5/3，虽然你定义的a是float型，但a得到的结果依旧是1.0000而不是1.66666 5/3先得到1，然后再转换成1.00000 除数或被除数至少有一个是double或float，才有可能得到小数
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摘要：softmax_loss中的ignore_label是来自于loss layer，而不是softmax_loss的参数
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摘要：http://blog.csdn.net/u013010889/article/details/54614067 这个人的博客本身也相当好
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摘要：先定义几个参数 输入图片大小 W×W Filter大小 F×F 步长 S padding的像素数 P 于是我们可以得出 N = (W − F + 2P )/S+1 输出图片大小为 N×N 这个公式的理解：以w方向为例，宽度为W(相当于W个像素点)，pad相当于增加的尺寸(相当于增加了像素点)，pad
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