Caffe 是一个高效的深度学习框架，其网络定义通过prototxt文件实现。以下是关键要点：

  • 网络结构：使用 layers 定义模型层级，如卷积层 Convolution、池化层 Pooling、全连接层 InnerProduct。
  • 数据输入：通过 data 层指定输入数据，支持多种数据源（如LMDB、HDF5）。
  • 损失函数：配置 loss 层（如 SoftmaxWithLoss）用于训练目标。
  • 优化器：在 solver.prototxt 中设置优化算法（如SGD、Adam）和学习率。
neural_network_structure

实战示例：
在项目中，网络定义文件通常包含以下结构：

name: "LeNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Input"
  top: "data"
  top: "label"
}
...

如需进一步了解 Caffe 的整体使用流程，可访问 Caffe 入门指南。

caffe_framework