Как Caffe определяет количество нейронов в каждом слое?

Question

В последнее время я пытаюсь использовать Caffe для некоторой глубокой учебной работы, которую я делаю. Хотя написать модель в Caffe очень легко, я не смог узнать ответ на этот вопрос. Как Caffe определяет количество нейронов в скрытом слое? Я знаю, что определение количества нейронов в слое и количество скрытых слоев само по себе являются проблемами, которые невозможно определить аналитически, и использование правил «большого пальца» обязательно в этом отношении. Но есть ли способ определить или узнать количество нейронов в каждом слое в Caffe? И по умолчанию, как Caffe изначально определяет это?

Любая помощь очень ценится!

Answer 1

Caffe не определяет количество нейронов - пользователь делает.
Это вытягивается прямо с сайта Caffe, вот: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html

Например, это свертка слой 96 узлов (или нейроны):

layer { 
    name: "conv1" 
    type: "Convolution" 
    bottom: "data" 
    top: "conv1" 
    # learning rate and decay multipliers for the filters 
    param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } 
    # learning rate and decay multipliers for the biases 
    param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } 
    convolution_param { 
    num_output: 96  # learn 96 filters 
    kernel_size: 11 # each filter is 11x11 
    stride: 4   # step 4 pixels between each filter application 
    weight_filler { 
     type: "gaussian" # initialize the filters from a Gaussian 
     std: 0.01  # distribution with stdev 0.01 (default mean: 0) 
    } 
    bias_filler { 
     type: "constant" # initialize the biases to zero (0) 
     value: 0 
    } 
    } 
}