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在caffe中所謂的Inner_Product（IP) 層即fully_connected (fc)layer，為什麼叫ip呢，可能是為了看起來比較優雅吧。。
從CAFFE_ROOT/examples/mnist/lenet.prototxt中擷取一段假設conv2的輸入是256*27*27,那麼conv2的輸出即50*22*22，conv2的輸入即pool2的輸入，pool2的輸出為50*11*11，即ip1的輸入，ip1的輸出為500*1*1，那麼pool2->ip1的引數個數是多少呢？這裡就要理解好什麼是fully_connected了，即wTx，x為列向量，w的長度與x相同。在本文的例子中x的維度為50*11*11，那麼pool2->ip1的引數個數為500*50*11*11 。50*11*11即是一個有50個通道大小為11*11的圖片，那麼在做完全卷積的時候，需要把對所有通道一起作卷積，即把圖片轉化成一個50*11*11的向量。

layers {
  name: "conv2"
  type: CONVOLUTION
  bottom: "pool1"
  top: "conv2"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  convolution_param {
    num_output: 50
    kernel_size: 5
    stride: 1
    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler
 
 {
      type: "constant"
    }
  }
}
layers {
  name: "pool2"
  type: POOLING
  bottom: "conv2"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 2
    stride: 2
  }
}
layers {
  name: "ip1"
  type: INNER_PRODUCT
  bottom: "pool2"
  top: "ip1"
  blobs_lr: 1
  blobs_lr: 2
  inner_product_param {
    num_output: 500
 

    weight_filler {
      type: "xavier"
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
    }
  }
}