Caffe学习3——Forward and Backward

Forward和Backward是Net中的计算本质。 让我们考虑最简单的逻辑回归分类器。 前向传播的部分是根据input来计算output，从而进行inference。在前向中，Caffe通过模型中每个layer的计算组合来计算“function”的值。这个传播从bottom到top进行。 数据x通过inner product layer来得到 g(x) g ( x ) ，在通过一个softma

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