caffe反向傳播計算 softmax

loss_layers.hpp

#ifndef caffe_loss_layer_hpp_

#define caffe_loss_layer_hpp_
#include 
#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
namespace caffe 
//層配置函式
virtual
void layersetup(
const
vector
*>& bottom, const
vector
*>& top);
//變形函式
virtual
void reshape(
const
vector
*>& bottom, const
vector
*>& top);
//接受兩個blob作為輸入
virtual
inline
int exactnumbottomblobs() const 
//指導net為損失層自動非配單個輸出blob, 損失層會將計算結果儲存在這裡
virtual
inline
bool autotopblobs() const 
//只有乙個輸出blob
virtual
inline
int exactnumtopblobs() const 
//通常不能對標籤做反向傳播,所以忽略force_backward
virtual
inline
bool allowforcebackward(const
int bottom_index) const 
};}  // namespace caffe
#endif  // caffe_loss_layer_hpp_

#ifndef caffe_softmax_layer_hpp_

#define caffe_softmax_layer_hpp_
#include 
#include "caffe/blob.hpp"
#include "caffe/layer.hpp"
#include "caffe/proto/caffe.pb.h"
namespace caffe 
virtual
void reshape(const
vector
*>& bottom,
const
vector
*>& top);
virtual
inline
const
char* type() const  //返回 類名 字串
virtual
inline
int exactnumbottomblobs() const  //輸入輸出分別1個
virtual
inline
int exactnumtopblobs() const 
protected:
virtual
void forward_cpu(const
vector
*>& bottom,
const
vector
*>& top);
virtual
void forward_gpu(const
vector
*>& bottom,
const
vector
*>& top);
virtual
void backward_cpu(const
vector
*>& top,
const
vector
& propagate_down, const
vector
*>& bottom);
virtual
void backward_gpu(const
vector
*>& top,
const
vector
& propagate_down, const
vector
*>& bottom);
int outer_num_;
int inner_num_;
int softmax_axis_;
blobsum_multiplier_; //利用blas計算求和
blobscale_;//臨時存放中間結果
};}  // namespace caffe
#endif  // caffe_softmax_layer_hpp_

#include 

#include 
#include "caffe/layers/softmax_layer.hpp"
#include "caffe/util/math_functions.hpp"
namespace caffe 
//**********forward*************//
template
void softmaxlayer::forward_cpu(const
vector
*>& bottom,
const
vector
*>& top) 
}// subtraction輸出緩衝區減去最大值
//求矩陣的差放入top_data中，公式：top_data = -1*sum_multiplier_*scale_data + top_data
//sum_multiplier_是channels*1的矩陣，每個元素值為1
//scale_data是1*(n*w)的矩陣
//top_data是channels*(n*w)的矩陣
//cblasnotrans：指不做轉置
caffe_cpu_gemm(cblasnotrans, cblasnotrans, channels, inner_num_,
1, -1., sum_multiplier_.cpu_data(), scale_data, 1., top_data);
// exponentiation
caffe_exp(dim, top_data, top_data);//對top_data的每個畫素點做冪運算c
// sum after exp
//對top_data轉置，每一列都加到一起，也就是對應畫素點的channels個值相加，放到scale_data中
caffe_cpu_gemv(cblastrans, channels, inner_num_, 1.,
top_data, sum_multiplier_.cpu_data(), 0., scale_data);
// division
//求在每乙個分類裡面的概率值
for (int j = 0; j < channels; j++) 
}}template
void softmaxlayer::backward_cpu(const
vector
*>& top,
const
vector
& propagate_down,
const
vector
*>& bottom) 
// subtraction減值
caffe_cpu_gemm(cblasnotrans, cblasnotrans, channels, inner_num_, 1,
-1., sum_multiplier_.cpu_data(), scale_data, 1., bottom_diff + i * dim);
}  // elementwise multiplication 逐點相乘
caffe_mul(top[0]->count(), bottom_diff, top_data, bottom_diff);
}#ifdef cpu_only
stub_gpu(softmaxlayer);
#endif
instantiate_class(softmaxlayer);
}  // namespace caffe

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