caffe網路模型各層詳解（一）

一：資料層及引數

caffe層次有許多態別，比如data，covolution，pooling，層次之間的資料流動是以blobs的方式進行

首先，我們介紹資料層：

資料層是每個模型的最底層，是模型的入口，通常資料的 預處理（如去均值，放大縮小，裁剪和映象等）也在這一層設定引數實現。

層次例項如下：

1

layer
9transform_param
12data_param
17 }

層次引數解釋：

name : 表示該層的名稱，可以隨意取

type : 層型別，如果是data，表示資料**於leveldb或者lmdb。一般採用這兩種資料

top/bottom: 每一層用bottom來表述輸入資料，top表述輸出資料。如果只有top沒有bottom，則此層只有輸出沒有輸入，反之亦然。如果有多個top或bottom，表述有多個blobs資料的輸入和輸出。

data/label：在資料層中，至少有乙個命名為data的top。如果兩個top，一般命名為label，（data，label）配對是分類模型所必須的。

include：一般訓練和測試的測試的時候，模型的層不一樣。include用以區分是train還是test，如果沒有include表述該層既做訓練也做測試。

transformations：資料的預處理，可以對資料進行變換，scale為0.00390625，實際上是1/255，既資料的歸一化。

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transform_param

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