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caffe如何使用data argument？

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试试 https://github.com/aleju/imgaug 

caffe的pool层和convolution层的疑问

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输入的图像h*w都一样 两个分支你确定参数啥都一样？

caffe中的dilation是什么意思

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推荐看一下这篇文章：  [url]http://cvmart.net/community/article/detail/60[/url]  CVPR 2017论文笔记— Dilated Residual Networks

为什么迭代次数少的反而实际成功率高？

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每个类别才100，而且这个99.7% 的这么高，感觉应该是过拟合了？   有没有dropout层？没的话可以加一个，训练样本通过dataAugmentation增加，每类至少要几千吧

数据送入网络时，是否还有必要减去均值？

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   transform_param减去 mean_value也可以，我发现减不减，结果都差不多

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