Caffe 关于 LetNet-5 之 lenet_train

前面我们深入分析了 lenet.prototxt 这个网络参数描述文件，但是这是对广义 LetNet-5 网络进行描述的。

在实际训练和测试中，LetNet-5 网络稍有不同，那么针对训练和测试， Caffe 又是如何定义 LetNet-5 网络了？

对应的描述文件是 lenet_train_test.prototxt

下面我们来仔细看看这个文件：

name: "LeNet"     // 网络的名称为  LeNet//  训练时数据层的定义
layer {            // 定义一个网络层（Layer）name: "mnist"    // 该网络层的名称为 mnisttype: "Data"    // 该网络层的类型是数据层top: "data"      // 层的输出有两个： data 和 labeltop: "label"include {phase: TRAIN     // 该层参数只在训练阶段有效}transform_param {scale: 0.00390625  //将输入图像数据归一化为0-1，参数为1/255 }data_param {    // 数据层参数source: "examples/mnist/mnist_train_lmdb" //LMDB路径batch_size: 64  // 一次训练的样本数backend: LMDB //读入的训练数据格式，默认leveldb}
}// 测试（预测）时数据层的定义
layer {name: "mnist"type: "Data"top: "data"top: "label"include {phase: TEST     // 该层的参数只 test 时使用}transform_param {scale: 0.00390625  // 1/255 归一化数据}data_param {source: "examples/mnist/mnist_test_lmdb"//测试数据路径batch_size: 100  // 一次测试使用100个数据backend: LMDB}
}// 第一卷积层的定义
layer {name: "conv1"     // 该网络层的名称type: "Convolution"  // 该网络层类型：卷积层bottom: "data"    // 输入是 datatop: "conv1"   // 输出命名为 conv1param {lr_mult: 1     //weights的学习率与全局相同}param {lr_mult: 2   //biases的学习率是全局的2倍}convolution_param {   // 卷积参数设置num_output: 20   // 输出 20个 featur mapskernel_size: 5  // 卷积核 尺寸 5*5stride: 1      // 卷积步长weight_filler {type: "xavier"  // 指定权值参数初始化方式}bias_filler {type: "constant"   // bias用0初始化}}
}// 第一池化层的定义
layer {name: "pool1"   // 该网络层的名称type: "Pooling"  // 该网络层的类型：池化bottom: "conv1"  // 该网络层的输入top: "pool1"     // 输出的名称pooling_param {   // 池化层的参数设置pool: MAX     // 池化类型： 最大池化kernel_size: 2  // 2*2区域池化stride: 2   // 步长}
}// 第二卷积层定义
layer {name: "conv2"type: "Convolution"bottom: "pool1"top: "conv2"param {lr_mult: 1}param {lr_mult: 2}convolution_param {num_output: 50kernel_size: 5stride: 1weight_filler {type: "xavier"}bias_filler {type: "constant"}}
}// 第二池化层定义
layer {name: "pool2"type: "Pooling"bottom: "conv2"top: "pool2"pooling_param {pool: MAXkernel_size: 2stride: 2}
}//第一全链接层定义
layer {name: "ip1"type: "InnerProduct"bottom: "pool2"top: "ip1"param {lr_mult: 1}param {lr_mult: 2}inner_product_param {num_output: 500weight_filler {type: "xavier"}bias_filler {type: "constant"}}
}// 激活函数层定义
layer {name: "relu1"type: "ReLU"  // 使用ReLU激活函数bottom: "ip1" // 输入输出都是ip1，这么做是为了减少变量top: "ip1"
}// 第二全链接层定义，完成分类
layer {name: "ip2"type: "InnerProduct" // 网络层类型：全链接层bottom: "ip1" //输入top: "ip2"    //输出param {lr_mult: 1}param {lr_mult: 2}inner_product_param {num_output: 10  // 输出个数 0-9 完成分类weight_filler {type: "xavier"}bias_filler {type: "constant"}}
}//计算分类准确率的层，只在 test 阶段有效
layer {name: "accuracy"type: "Accuracy" //类型bottom: "ip2"    // 输入bottom: "label"   //输入top: "accuracy"   //输出include {phase: TEST   //只在 test 阶段有效}
}//损失层
layer {name: "loss"type: "SoftmaxWithLoss" //指定采用 SoftmaxWithLoss 损失函数bottom: "ip2"   //输入bottom: "label" //输入top: "loss"  //输出
}

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