2.3.3 Net ：整合连接layers
就像搭积木一样，一个net由多个layer组合而成。现给出一个简单的2层神经网络的模型定义( 加上loss 层就变成三层了)，先给出这个网络的拓扑。
第一层：name为mnist, type为Data，没有输入（bottom)，只有两个输出（top),一个为data,一个为label
第二层：name为ip，type为InnerProduct, 输入数据data, 输出数据ip
第三层：name为loss, type为SoftmaxWithLoss，有两个输入，一个为ip,一个为label，有一个输出loss,没有画出来。
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name: "LogReg" layer { name: "mnist" type: "Data" top: "data" top: "label" data_param { source: "input_leveldb" batch_size: 64 } } layer { name: "ip" type: "InnerProduct" bottom: "data" top: "ip" inner_product_param { num_output: 2 } } layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "ip" bottom: "label" top: "loss" } |