每次写博客都带有必定的目的，在我看来这是一个记录的过程，因此尽可能按照按部就班的顺序逐步写，前面介绍的CNN层应该是很是经常使用的，这篇博客介绍一下某些特殊的layer，可是因为特殊的layer都带有必定的目的因此根据项目是能够修改和添加的，后续保持更新。数组
- permute layer：改变blob数组的order，例如N×C×H×W变换为N×H×W×C，permute_param为order：0，order：2，order：3，order：1；这样作的目的多是方便后面操做。
- flatten layer：将N×C×H×W改变成N×（C*H*W）×1×1。
- reshape layer：能够将任意的输入维度变成你想要的输出维数，其中dim：0表示这一维度保持不变，dim：-1表示这一维度根据其它维度自动计算获得。
- tile layer：将blob的某个维度，扩大n倍。好比原来是1234，扩大两倍变成11223344，没用过。
- reduction layer：将某个维度缩减至1维，方法能够是sum、mean、asum、sumsq，没用过。
以下面的例子：spa
layer { name: "conv9_2_mbox_conf_perm" type: "Permute" bottom: "conv9_2_mbox_conf" top: "conv9_2_mbox_conf_perm" permute_param { order: 0 order: 2 order: 3 order: 1 } }
layer { name: "conv9_2_mbox_conf_flat" type: "Flatten" bottom: "conv9_2_mbox_conf_perm" top: "conv9_2_mbox_conf_flat" flatten_param { axis: 1 } }
layer { name: "mbox_conf_reshape" type: "Reshape" bottom: "mbox_conf" top: "mbox_conf_reshape" reshape_param { shape { dim: 0 dim: -1 dim: 21 } } }