【发布时间】：2018-05-16 12:02:17
【问题描述】：
我有一个应该分析视频的 fcn。我想在下一次迭代中使用网络的输出作为网络的输入。有没有可以做到这一点的层？如果没有，是否可以在合理的时间内编写这样的层？如果是这样，在对图层进行编程时，您有什么建议我应该考虑吗？
【问题讨论】：
标签： caffe convolutional-neural-network
【发布时间】：2018-05-16 12:02:17
【问题描述】：
您似乎正在寻找"Recurrent" 层。
请注意，在您的网络中重复出现，网络现在在其基础图中有一个“循环”。 Caffe 通常使用“展开”来解决这些循环图。
【讨论】：
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1.有没有在这种网络中使用循环层的教程？我可以说我的第一层的底部是“循环”层的输出吗？我需要设置一些特殊的参数来实现我的目标吗？我在 caffe 的循环网络中发现的唯一示例是 lstm 层，它不会创建循环。 2. 你提到：“Caffe 通常使用“展开”来解决这些循环图。这是一个大问题吗？我可以解决这个问题吗？
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@SimpleNotGood lstm 确实创建了一个循环：它确实提供了 t+1 时间步，响应在时间 t 计算
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好的，谢谢。最后两个问题（可能是愚蠢的问题）： 1. LSTM 层可以获取具有随机形状的输入 blob（例如图像）并输出具有相同形状的 blob 吗？ 2. 批次仍然在具有 lstm 层的网络中工作吗？批处理用于并行训练我的网络处理多个数据，但我的网络将具有一种串行训练结构。我想这会使并行训练变得困难