2019 深度学习工具汇总

Layers是Caffe框架中网络构成的重要结构之一，网络的构成就是因为Layers的作用，通过接收输入和输出数据，最后通过内部的计算输出。Caffe在使用网络层的时候，其定义方式特别简单明了，大致都分为三个小步骤，如下： 
1）建立网络层，且建立层之间的连接关系，可以通过随机初始化的操作，去对一些网络层的变量进行初始化； 
2）网络训练过程中，首先计算前向传播，在改过过程中Layers接受上一层的输出数据作为本次的输入数据，最后通过内部 
的计算进行输出。 
3）前向传播后，由于得到的结果与期望相差较大，通过之前提及到的反向传播来进行计算去调整网络的参数值，以达到最 
优值，并且在反向传播计算时，Layers会把每次计算的梯度值存放在该层中。

Nets

之前介绍的Layers就是Nets的一个子元素，通过多种Layers的组合连接得到整个Nets，在该结构中，Nets定义了网络的各 Layers、Input和Output。

（编辑：核心网）

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