Joseph Redmon
2014-08-08 d9f1b0b16edeb59281355a855e18a8be343fc33c
src/network.h
@@ -11,12 +11,16 @@
    CONNECTED,
    MAXPOOL,
    SOFTMAX,
    NORMALIZATION
    NORMALIZATION,
    DROPOUT
} LAYER_TYPE;
typedef struct {
    int n;
    int batch;
    float learning_rate;
    float momentum;
    float decay;
    void **layers;
    LAYER_TYPE *types;
    int outputs;
@@ -31,10 +35,10 @@
network make_network(int n, int batch);
void forward_network(network net, float *input, int train);
float backward_network(network net, float *input, float *truth);
void update_network(network net, float step, float momentum, float decay);
float train_network_sgd(network net, data d, int n, float step, float momentum,float decay);
float train_network_batch(network net, data d, int n, float step, float momentum,float decay);
void train_network(network net, data d, float step, float momentum, float decay);
void update_network(network net);
float train_network_sgd(network net, data d, int n);
float train_network_batch(network net, data d, int n);
void train_network(network net, data d);
matrix network_predict_data(network net, data test);
float network_accuracy(network net, data d);
float *get_network_output(network net);
@@ -48,7 +52,6 @@
int get_predicted_class_network(network net);
void print_network(network net);
void visualize_network(network net);
void save_network(network net, char *filename);
int resize_network(network net, int h, int w, int c);
int get_network_input_size(network net);