Caffe PreTrained 2つのAlexNetsを持つカスタムネットワークへのAlexNetの重み

Question

2つの画像入力を含むネットワークを構築しようとしています。それぞれのイメージは、後で融合するのと同時にネットワークを経由し、1つの出力をマージして出力します。プール5件まで二回定義された正確なAlexNetが含まれているカフェのprototxtモデル定義ファイルで定義されたマイ・ネットワークは

：（申し訳ありませんが私の英語はあまりよくないですpsのは）私は私が必要なものを表示するには、以下の図を使用します。最初のネットワークではレイヤーはAlexNetと同じ名前ですが、2番目のネットでは各レイヤー名に"_1"という接尾辞を追加しました。 私の質問は、どのように私はpretained体重をコピーできますか？

例：各ネットワークの畳み込みレイヤ1は次のとおりです。 conv1の場合、事前訓練されたモデルのレイヤー名と同じレイヤーなので、事前秤量は簡単にコピーできます。しかし、conv1_1の同じものが異なるので、私は事前に重みをコピーすることはできません恐れている？または、層の名前が違っていてもこれを行う方法はありますか？

layer { 
    name: "conv1" 
    type: "Convolution" 
    bottom: "data1" 
    top: "conv1" 
    param { 
    lr_mult: 0 
    decay_mult: 1 
    } 
    param { 
    lr_mult: 0 
    decay_mult: 0 
    } 
    convolution_param { 
    num_output: 96 
    kernel_size: 11 
    stride: 4 
    weight_filler { 
     type: "gaussian" 
     std: 0.01 
    } 
    bias_filler { 
     type: "constant" 
     value: 0 
    } 
    } 
} 


layer { 
    name: "conv1_1" 
    type: "Convolution" 
    bottom: "data2" 
    top: "conv1_1" 
    param { 
    lr_mult: 0 
    decay_mult: 1 
    } 
    param { 
    lr_mult: 0 
    decay_mult: 0 
    } 
    convolution_param { 
    num_output: 96 
    kernel_size: 11 
    stride: 4 
    weight_filler { 
     type: "gaussian" 
     std: 0.01 
    } 
    bias_filler { 
     type: "constant" 
     value: 0 
    } 
    } 
} 

Answer 1

私はあなたがそうでなければ、単にAlexNetから抽出された機能を使用し、FC層であなたのトレーニングを開始することができ、初期化後にネットワーク全体を微調整しようとしていると推定します。微調整のためには、最初のネットワーク（同じ名前のもの）の重みをコピーし、2番目のネットワークに最初のネットワークと重みを共有させる必要があります。スレッドthisを見てください。むしろEvan Shelmarからthisの返信があります。

Answer 2

私は何か似たようなことをしました。ここでは、同じAlexNetを持つSiamese Networkを見ることができます。 Identical AlexNet for Siamese Network。ここにありますprototxt file