caffe中的caffe 权值初始化为0是单精度浮点型的吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-08-16 10:09 标签： caffe 权值初始化为0
caffe中权值初始化方法
参考博客：
http://www.cnblogs.com/tianshifu/p/6165809.html
没有更多推荐了，caffe 的权值更新
Solver 优化model的步骤：
调用 forward 产生 输出和loss,
调用backward 生成模型的梯度，
通过梯度 计算出 weight 增量
英文连接：http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/forward_backward.html
没有更多推荐了，Caffe-MPI for KNL发布
在ISC2016上，浪潮公司发布了深度学习计算框架Caffe-MPI for KNL。在伯克利caffe架构的基础上，Caffe-MPI采用成熟的MPI技术对Caffe予以数据并行的优化，其目标是解决深度学习计算模型训练的效率问题。浪潮针对HPC系统架构技术设计，完成了多机多卡的并行化开发，并完全保留了原始caffe架构的特性。采用Lustre存储+IB网络+HPC集群，基于Lustre并行存储采用多进程+多线程机制并行读取训练数据，实现较高的IO吞吐。
采用IB网络实现高速互联网，实现参数的快速传输和模型更新。
采用数据并行机制，利用HPC集群实现大规模训练。
支持多机多卡同时训练，并可以部署到大规模训练平台上对大规模数据样本的训练。
KNL——Knights Landing，是英特尔第二代至强Phi芯片，既可以做协处理器，也可以单独做中央主处理器，处理器核心数量超过72个，并支持四线程，最多拥有288个线程，双精度浮点性能超过3TFlops，单精度则超过6TFlops。（参见：）。深度学习任务的高性能计算需求是KNL的核心目标之一，Caffe-MPI for KNL让深度学习用户可以选择最贴合自身实际应用的异构加速技术。机器学习课程推荐：“统计机器学习入门——老司机带你读经典”系列课程使用经典的ISLR（An Introduction to Statistical Learning with Applications in R）为教材，结合具体案例，介绍统计学习的基本概念和常用算法，希望大家能够在以下方面有所收获： 统计机器学习的基本概念和方法论。
机器学习可以解决什么问题？
机器学习技术如何解决这些问题？
实际应用中有哪些需要注意的问题和技巧？
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没有更多推荐了，caffe更新权重的理解
caffe更新权重的理解，caffe 在做train时，每一步Step当中，要做iter_size次forward_backward迭代计算，其中每一次foward_backward计算都会产生权重的残差diff，那么做iter_size次forward_backward计算就会产生iter_size次diff残差。
SGDSolver会把这iter_size个diff残差做一个平均计算，取其平均值作为本次Step的权值diff，计算均值的过程是在函数Normalize(int param_id) 函数中进行的，
在Normalize(int param_id) 函数之后，紧接着时Regularize(int param_id )函数，该函数的作用是根据求解器描述文件中事先指定的weight_decay参数，以及net网路描述文件中每层layer中指定的weight_decay参数(可选，默认不指定)对 均值diff进行微调，
当net中的某一层没有指定weight_decay参数时，其weight_decay默认值会为0, 结果是该层的均值diff不会被进行任何微调。微调(可选)后的diff再乘以本层的lr学习率，得到的diff就是本次Step最终用来更新本层weight的值。caffe中的权值是单精度浮点型的吗_百度知道
caffe中的权值是单精度浮点型的吗
我有更好的答案
单精度浮点型(float )专指占用32位存储空间的单精度(single-precision )值。单精度在一些处理器上比双精度更快而且只占用双精度一半的空间，但是当值很大或很小的时候，它将变得不精确。double float数据类型，计算机中表示实型变量的一种变量类型。此数据类型与单精度数据类型(float)相似，但精确度比float高，编译时所占的内存空间依不同的编译器而有所不同，通常情况，单精度浮点数占4字节(32位)内存空间，其数值范围为3.4E-38~3.4E+38,;双精度型占8 个字节(64位)内存空间，其数值范围为1.7E-308~1.7E+308。
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