如何在caffe中增加一層新的layer呢？主要分為四步：
（1）在./src/caffe/proto/caffe.proto 中增加對應layer的paramter message；
（2）在./include/caffe/***layers.hpp中增加該layer的類的宣告，***表示有common_layers.hpp,
data_layers.hpp, neuron_layers.hpp, vision_layers.hpp 和loss_layers.hpp等；
（3）在./src/caffe/layers/目錄下新建.cpp和.cu（gpu）檔案，進行類實現。
（4）在./src/caffe/gtest/中增加layer的測試**，對所寫的layer前傳和反傳進行測試，測試還包括速度。（可省略，但建議加上）
這位博主新增了乙個計算梯度的網路層，簡介明了：
這幾位博主增加了自定義的loss層，可供參考：
我以新增precision_recall_loss層來學習**,主要是precision_recall_loss_layer.cpp的實現
#include #include#include
#include
#include
#include
"caffe/layer.hpp
"#include
"caffe/util/io.hpp
"#include
"caffe/util/math_functions.hpp
"#include
"caffe/vision_layers.hpp
"namespace
caffe
//進行維度變換
template void precisionrecalllosslayer::reshape(
const vector*> &bottom,
const vector*> &top)
//前向傳導
template
void precisionrecalllosslayer::forward_cpu(
const vector*> &bottom, const vector*> &top)
if (label_value == 0 && data_value >=thresh)
if (label_value == 1 && data_value if (label_value == 0 && data_value }
} //計算precision和recall
dtype precision = 0.0
; dtype recall = 0.0
;
if (true_positive + false_positive > 0
) else
if (true_positive == 0
)
if (true_positive + false_negative > 0
) else
if (true_positive == 0
)
if (prec_diff > fabs(precision -recall) //如果二c者相差小
&& precision > 0 && precision < 1
&& recall > 0 && recall < 1
)
} top[
0]->mutable_cpu_data()[0] += 1.0 -breakeven; //計算誤差
} top[
0]->mutable_cpu_data()[0] /=channels; //？？？
} //反向
template
void precisionrecalllosslayer::backward_cpu(
const vector*> &top,
const vector &propagate_down,
const vector*> &bottom)
} } #ifdef cpu_only
stub_gpu(precisionrecalllosslayer);
#endif //註冊該層instantiate_class(precisionrecalllosslayer);
register_layer_class(precisionrecallloss);
} //namespace caffe
template
void precisionrecalllosslayer::forward_cpu(
const vector*> &bottom, const vector*> &top)
if (label_value == 0 && data_value >= thresh)
if (label_value == 1 && data_value < thresh)
if (label_value == 0 && data_value < thresh)
} }
dtype precision = 0.0;
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caffe下新增新的loss層
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