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对参数进行初始化,尺度不均匀的初始化会导致优化的过程中梯度变化不均匀,xavier进行的是尺度为1的初始化。 参见 Understanding the difficulty of training deep feedforward neural network...

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第二种方式采用了历史的数据,所以效果会好,如果按照第一方式,模型有可能过拟合到当前数据上。 关于在线学习请参见http://caffecn.cn/?/question/63,刘昕博士做了精彩的总结。

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你是如何求Image Mean的,报的什么错误,请详细说明下。

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caffe中的滤波器就是三维的,每个大小为c*kernel_h*kernel_w,其中c是channel(输入feature map)的数量。

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自己设计网络结构时确定的。

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