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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...
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。
你是如何求Image Mean的，报的什么错误，请详细说明下。
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。
自己设计网络结构时确定的。
2868 次浏览 • 7 个关注 • 2016-01-10
2016-01-13 disheng 回答了问题, caffe中weight_filler的xavier这个类型的有什么用？
2016-01-03 disheng 回答了问题, dnn训练方式
2015-12-31 disheng 回答了问题, 怎样用自己的数据训练我的模型，希望有详细的步骤
2015-12-31 disheng 回答了问题, 如何设置三维的filter？
2015-12-29 disheng 回答了问题, caffe中每一层的特征维度是多少？
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