{承接CNN学习入门，笔者在这里对Caffe官方网站上的相关介绍进行了翻译总结，欢迎大家交流指正}
本文基于此刻最新的release，Caffe-rc3：
Layers:
建立Caffe模型需要在protocol buffer的definition file即.prototxt文件中创建网络模型。
.prototxt文件中，层及层参数的解释方法又被定义在caffe.proto(src/caffe/proto)文件中。
1. Vision Layer:
头文件：./include/caffe/vision_layers.hpp
Vision Layer通常将images作为input并将生成其他images作为output。
现实生活中，images通常含有一个颜色通道(C = 1)，所谓的灰度图像，或者三个通道(C = 3)，所谓的RGB(Red Green Blue)图像。但在此文中，图像区别性的特征体现在它的空间结构上：一般的一张图片Height > 1同时Width > 1。这些2维的几何学特征将会自然而然的引出如何处理输入数据。
特别地，大多数的vision layer都将一些特殊操作应用于输入的一些特定区域，来产生对应位置的输出。
与之相反，其他层（几乎没有例外）忽略了输入的空间特征，将其视为"超大的一维向量(one big vector)"，维度是Channel x Height x Width。
Convolution:
1.网络类型：Convolution
2.CPU版本实现：./src/caffe/layers/convolution_layer.cpp
3.GPU版本实现：./src/caffe/layers/convolution_layer.cu
4.参数（ConvolutionParameter convolution_param）：
4.1 Required:
4.1.1 num_output(c_o):filters的数目或者说是卷积kernel的数目
4.1.2 kernel_size(Or kernel_h and kernel_w)：每个卷积核的height和width
4.2 Strongly Recommended
4.2.1 weight_filler[default type:'constant' value 0]
4.3 Optional
4.3.1 bias_term[default true]:卷积输出是否加偏置 Wx + bias 中的 bias
4.3.2 pad(Or pad_h and pad_w)[default 0]：对上下左右四侧padding zero的行列数目 默认不padding
4.3.3 stride(Or stride_h and stride_w)[default 1]：指定filter的作用间隔 默认间隔1个像素
4.3.4 group(g)[default 1]:if g > 1:我们将限制每个filter只能连接到input的子集，即input和output的channels都被分到g个group，第i个output group的channels只能和第i个input group的channels相连接。
5.输入：n * c_i * h_i * w_i
6.输出：n * c_o * h_o * w_o, h_o = (h_i + 2*pad_h - kernel_h) / stride_h , w_o算法类似。
7.示例：
layer {
name: "conv1"
type: "Convolution"
bottom: "data"
top: "conv1"
# learning rate and decay multipliers for the filters
param { lr_mult: 1 decay_mult: 1 }
# learning rate and decay multipliers for the biases
param { lr_mult: 2 decay_mult: 0 }
convolution_param {
num_output: 96 # learn 96 filters
kernel_size: 11 # each filter is 11x11
stride: 4 # step 4 pixels between each filter application
weight_filler {
type: "gaussian" # initialize the filters from a Gaussian
std: 0.01 # distribution with stdev 0.01 (default mean: 0)
}
bias_filler {
type: "constant" # initialize the biases to zero (0)
value: 0
}
}
}
Convolution layer将input image用一组权值可通过反传调整的filter(即卷积核)进行卷积，每个卷积核都将生成一个feature map，多个feature map堆叠形成ouput。
Pooling:
1.网络类型：Pooling
2.CPU版本实现：./src/caffe/layers/pooling_layer.cpp
3.GPU版本实现：./src/caffe/layers/pooling_layer.cu
4.参数（PoolingParameter pooling_param）：
4.1 Required:
4.1.1 kernel_size(Or kernel_h and kernel_w)：每个卷积核的height和width
4.2 Optional
4.2.1 pool[default MAX]:pooling的方法，当前有MAX,AVE,or STOCHASTIC
4.2.2 pad(Or pad_h and pad_w)[default 0]：对上下左右四侧padding zero的行列数目 默认不padding
4.2.3 stride(Or stride_h and stride_w)[default 1]：指定filter的作用间隔 默认间隔1个像素
5.输入：n * c * h_i * w_i
6.输出：n * c * h_o * w_o, h_o = (h_i + 2*pad_h - kernel_h) / stride_h , w_o算法类似。
7.示例：
layer {
name: "pool1"
type: "Pooling"
bottom: "conv1"
top: "pool1"
pooling_param {
pool: MAX
kernel_size: 3 # pool over a 3x3 region
stride: 2 # step two pixels (in the bottom blob) between pooling regions
}
}
1.网络类型：LRN
2.CPU版本实现：./src/caffe/layers/lrn_layer.cpp
3.GPU版本实现：./src/caffe/layers/lrn_layer.cu
4.参数（LRNParameter lrn_param）：
4.1 Optional
4.1.1 local_size[default 5]:用于求和的channel的数目(对应于cross channel LRN)
或用于求和的方形区域的边界长度(对应于within channel LRN)
4.1.2 alpha[default 1]：缩放系数
4.1.3 beta[default 5]：指数
4.1.4 norm_region[default ACROSS_CHANNELS]：是对相邻channels求和(ACROSS_CHANNELS)还是在空间上对相邻位置求和(WITHIN_CHANNEL)
LRN层起到一种侧抑制的作用，通过对局部input区域的标准化。在ACROSS_CHANNELS mode，local region跨过相邻的channels，但是在空间维度保持不变（举例而言，维度为local_size x 1 x 1）。在WITHIN_CHANNEL mode，local region在空间维度进行扩展，但是channel仍保持独立（举例而言，维度为1 x local_size x local_size）。每一个input value都被除以(1+(alpha/n)*sum(x_i.^2))^beta，这里的n代表每个local region的大小，sum是对以该input value为中心的region进行求和(如果有需要的话需要进行zero padding)。
im2col:
Im2col是为了方便进行image-to-column变形的，具体细节无需了解。它被用在Caffe原始的convolution的矩阵乘法操作中，将patches转化成矩阵。