通过这个网站
http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/siamese.html
，我可以在Caffe中使用Siamese网络，它共享每层的权重 .
但是，我想知道Caffe中的Siamese网络如何更新他们的共享权重 . 具体来说，如果有的话
input1 - > conv1（共享） - > output1 input2 - > conv1（共享） - > output2 ===>对比度损失（来自output1和output2），
那么，Caffe会从第一和第二个网络中总结出conv1的两个渐变吗？
感谢您的回复 .
1 回答
你是对的，共享权重的差异（梯度）（所有具有相同名称的参数）都是累积的 . 请注意，您不能对共享权重使用不同的学习速率乘数（lr_mult） . 动量和重量衰减等其他功能应该像预期的那样工作 .