Caffe如何確定每層神經元的數量？

Question

最近，我一直在嘗試使用Caffe進行一些我正在做的深度學習工作。雖然在Caffe中編寫模型非常簡單，但我一直無法知道這個問題的答案。 Caffe如何確定隱藏層中神經元的數量？我的確知道，圖層中神經元數量的確定以及隱藏層本身的數量本身就是無法通過分析確定的問題，因此在這方面使用「拇指規則」勢在必行。但是有沒有一種方法可以定義或知道Caffe中每一層神經元的數量？默認情況下，Caffe如何固有地確定這一點？

任何幫助非常感謝！

Answer 1

Caffe不確定神經元的數量 - 用戶確實。
這是從來自Caffe網站拉直，在這裏：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html

例如，這是96個節點（或神經元）的卷積層：

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 
    } 
    } 
}