1樓：匿名使用者
1、屬於哪個型別的layer，就開啟哪個hpp檔案，這裡就開啟vision_layers.hpp，然後自己新增該layer的定義，或者直接複製convolution_layer的相關**來修改類名和建構函式名都改為aaa_layer，如果不用gpu，將*_gpu的宣告都去掉。
2、實現自己的layer，編寫aaa_layer.cpp，加入到src/caffe/layers，主要實現setup、forward_cpu、backward_cpu。
3、如果需要gpu實現，那麼在aaa_layer.cu中實現forward_gpu和backward_gpu。
4、修改src/caffe/proto/caffe.proto，好到layertype，新增aaa，並更新id，如果layer有引數，新增aaaparameter類。
5、在src/caffe/layer_factory.cpp中新增響應**。
6、在src/caffe/test中寫一個test_aaa_layer.cpp，用include/caffe/test/test_gradient_check_util.hpp來檢查前向後向傳播是否正確。
2樓：司馬刀劍
1. 首先確定要新增的layer的型別，是common_layer 還是 data_layer 還是loss_layer, neuron_layer, vision_layer ，這裡的wtf_layer肯定是屬vision_layer了，所以開啟vision_layers.hpp 然後複製convolution_layer的相關**，把類名還有建構函式的名字改為wtflayer，如果沒有用到gpu運算，那麼把裡面的帶gpu的函式都刪掉
2. 將wtf_layer.cpp 新增到src\caffe\layers資料夾中，**內容複製convolution_layer.
cpp 把對應的類名修改（可以搜一下conv關鍵字，然後改為wtf）
3. 假如有gpu的**就新增響應的wtf_layer.cu （這裡不新增了）
4. 修改proto/caffe.proto檔案，找到layertype，新增wtf，並更新id（新的id應該是34）。
假如說wtf_layer有引數，比如convolution肯定是有引數的，那麼新增wtfparameter類
5. 在layer_factory.cpp中新增響應的**，就是一堆if ... else的那片**
6. 這個可以不做，但是為了結果還是做一個，就是寫一個測試檔案，檢查前向後向傳播的資料是否正確。gradient_check的原理可以參考ufldl教程的對應章節
（二） 如何新增maxout_layer
表示被bengio的maxout給搞鬱悶了，自己擺出一個公式巴拉巴拉說了一堆，結果用到卷積層的maxout卻給的另一種方案，吐槽無力，不過後來又想了下應該是bengio沒表述清楚的問題。
我的maxout的演算法思路是這樣的，首先要確定一個group_size變數，表示最大值是在group_size這樣一個規模的集合下挑選出來的，簡而言之就是給定group_size個數，取最大。確定好group_size變數，然後讓卷積層的output_num變為原來的group_size倍，這樣輸出的featuremap的個數就變為原來的group_size倍，然後以group_size為一組劃分這些featuremap，每組裡面挑出響應最大的點構成一個新的featuremap，這樣就得到了maxout層的輸出。
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