1. 在caffe上怎麼做到各個卷積層權值參數共享
通過設置param {name : xxx}參數，如果名字相同就共享，不相同就不共享
2. 用caffe訓練cnn怎麼調參
Caffe是目前深度學習比較優秀好用的一個開源庫，采樣c++和CUDA實現，具有速度快，模型定義方便等優點。學習了幾天過後，發現也有一個不方便的地方，就是在我的程序中調用Caffe做圖像分類沒有直接的介面。Caffe的數據層可以從資料庫（支持leveldb用caffe訓練cnn怎麼調參
3. 用caffe訓練cnn怎麼調參
Caffe是目前深度學習比較優秀好用的一個開源庫，采樣c++和CUDA實現，具有速度快，模型定義方便等優點。學習了幾天過後，發現也有一個不方便的地方，就是在我的程序中調用Caffe做圖像分類沒有直接的介面。Caffe的數據層可以從資料庫（支持leveldb...
4. 如何利用Caffe做CNN
Caffe剛出來的時候我就一直再用了，前後大概用了RCNN，Fast-RCNN, 目前在等待Faster-rcnn的代碼release! 回答下你的問題，目前我已經基於Fast-rcnn實現了caltech行人檢測資料庫與kitti資料庫的車輛與行人檢測，總的來說效果非常不錯，在訓練速度。
5. 如何用caffe的python介面實現cnn
簡單的說，你需要把py-faster-rcnn下的caffe-fast-rcnn遷移到Win下重新編譯，主要是為了編譯pycaffe，開啟WITH_PYTHON_LAYER，還要在Win下把lib目錄下的專python代碼重新編譯以上屬兩項我都用的是CPU編譯這樣就可以運行Tools下的Demo.py了，參數--cpu。模型文件我用linux下訓練好的。
6. 如何在caffe框架下通過CNN提取圖像的特徵
定義好網路模型protobuf文件後進行訓練，產生參數文件binaryproto即caffemodel文件。然後可以使用caffe自帶的工具extract_features來指定網路中的某個或某些中間層來產生特徵圖並保存到磁碟中。
7. 如何在caffe框架下通過CNN提取圖像的特徵
Oxford
VGGnet官網裡面已經下載了在imgenet上訓練好的VGG16.caffemodel文件，以及相應的配置文件VGG16.prototxt，然後准備用matlab提取圖像經過VGGnet的特徵。現在的問題是，VGG16.prototxt里網路最後一層是經過softmax層的1000維向量，而我想要的是全連接層（fc7）的4096維特徵。。。然後我試著吧VGG16.prototxt里fc7層之後的網路定義
8. 請問caffe和CNN的關系是什麼
Caffe，全稱Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一個計算CNN相關演算法的框架
我網路的 那麼關系就很明了了 一個是主體 一個是說明
9. 用caffe訓練cnn怎麼調參
這個問題，其實我也是初學，水平有限，說說自己的感覺吧。在潛意識里，我始終覺得神經網路的東西和中醫看病有種隱隱的聯系，經驗（自己的和別人的）、感覺這些談不上有什麼標准化的東西確是挺重要的東西。基於此，調試一個神經網路，就需要首先熟悉網路的每個層、每個參數的作用是什麼，為什麼要有這樣的設置，通常researcher們都基於什麼樣的原則來設置？其次，多自己動手設置一下，找找感覺，看看不同的參數設置會產生什麼樣的效果，為什麼會產生這樣的效果（定量分析會比較困難，也可以憑著感覺想想為什麼這樣的設置會產生這樣的效果，也可以直接把每層的output解刨出來看看）？最後，熟能生巧吧
10. 深度學習Caffe實戰筆記Caffe平台下，怎樣調整卷積神經網路結構
調整cnn網路結構需要增加或者減少layer的層數，並且更改layer的類型，比如在現有的conv層和版pooling層後面權繼續增加conv層和pooling層，目的是為了提取更高層次的特徵。當然你也可以增加全連接層數目（那麼做訓練會變慢--、），修改激活函數和填充器類型。建議你還是使用caffe中自帶的cifar10_quick和caffenet進行訓練，然後針對你的數據修改相應的網路參數和solver參數。