DATA

crop:擷取原影象中一個固定patch

layers {
  name: "data"
  type: DATA
  top: "data"
  top: "label"
  data_param {
    source: "../data/ImageNet/imagenet-train" #資料存放位置 batch_size: 128 #一次批處理的大小，視記憶體大小而定。四維陣列N*C*H*W中的N backend: LMDB #資料庫型別，預設為leveldb } include: { phase: TRAIN } #如果加了這一行的話表示是在訓練過程中使用該層，可將TRAIN替換為TEST }
 

CONVOLUTION

layer {
  name: "conv"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv" param { lr_mult: 1 #權重的學習率 該層lr=lr_mult*base_lr decay_mult: 1 #權重的衰減值 } param { lr_mult: 2 #偏置項的學習率 decay_mult: 0 #偏置項的衰減值 } convolution_param { num_output: 96 #該層輸出的filter的個數。四維陣列N*C*H*W中的W kernel_size: 11 #卷積核大小11*11。可設定長kernel_h與寬kernel_w stride: 4 #步長，也就是卷積核滑動的距離 weight_filler { #卷積核初始化方式 type: "gaussian" #高斯分佈 std: 0.01 #標準差為0.01 } bias_filler { #偏置項初始化方式 type: "constant" #連續分佈 value: 0 } } }
 

這裡說一下關於weight_filler和bias_filler的幾種設定方式：

RELU

layer {
  name: "relu" type: "ReLU" bottom: "conv" top: "conv" }

Relu標準函式：f(x)=max(0,x)f(x)=max(0,x)。 
當未指定negative_slope值時，為標準Relu層；指定negative_slope值時，f(x)={x,negative_slope×x,x>0x≤0f(x)={x,x>0negative_slope×x,x≤0

LRN

layer {
  name: "norm"
  type: "LRN"
  bottom: "conv"
  top: "norm" lrn_param { local_size: 5#對於cross channel LRN，表示需要求和的channel的數量；對於within channel LRN，表示需要求和的空間區域的邊長。預設為5 alpha: 0.0001 #LRN公式中的引數alpha beta: 0.75 #LRN公式中的引數beta } }

POOLING

layer {
  name: "pool"
  type: "Pooling"
  bottom: "norm1"
  top: "pool1" pooling_param { pool: MAX #有三種池化方式：MAX,AVG,STOCHASTIC kernel_size: 3 #卷積核大小;可設定長kernel_h與寬kernel_w stride: 2 #步長 } }

INNERPRODUCT

引數和卷積層幾乎一樣，僅貼出程式碼，不做過多解釋

layer {
  name: "fc7" type: "InnerProduct" bottom: "fc6" top: "fc7" param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 } param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 } inner_product_param { num_output: 4096 weight_filler { type: "gaussian" std: 0.005 } bias_filler { type: "constant" value: 0.1 } } }

ACCURACY

layer {
  name: "accuracy" type: "Accuracy" bottom: "fc8" bottom: "label" top: "accuracy" include {phase: TEST} }

可新增

accuracy_param {
    top_k: 5 }

預設為top_1，新增該項後，選擇測試top_k準確率。

SOFTMAX_LOSS

layers {
  name: "loss" type: SOFTMAX_LOSS bottom: "pool3" bottom: "label" top: "loss" include: { phase: TRAIN } }

注意，在計算softmax_loss前，將pool3層預設經過了一次softmax計算。 
另外，以上所有層的name項都是自己隨意定的，只要好辨認，不重複就可以。