¿Cuánta precisión se puede mejorar agregando abandono?

1. A qué tipo de capa pertenece y qué archivo hpp abrir. Abra vision_layers.hpp aquí y luego agregue la definición de capa usted mismo, o copie directamente el código relevante de Convolution_Layer y cambie el nombre de la clase y el nombre del constructor a Aaa_Layer. Si no utiliza la GPU, elimine la declaración *_gpu.

2. Implemente su propia capa, escriba Aaa_Layer.cpp, agréguelo a src/caffe/layers, implemente principalmente Setup, Forward_cpu, Backward_cpu.

3. Si se requiere implementación de GPU, implemente Forward_gpu y Backward_gpu en Aaa_Layer.cu.

4. Modifique src/caffe/proto/caffe.proto hasta llegar a LayerType, agregue Aaa y actualice el ID. Si la capa tiene parámetros, agregue la clase AaaParameter.

5. Agregue el código de respuesta en src/caffe src/caffe/layer_factory.CPP

6. Escriba un test_Aaa_layer.cpp en src/caffe/test y use include /caffe/. test/test_gradient_check_util. HPP comprueba si la propagación hacia adelante y hacia atrás es correcta.