Caffe (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) – это библиотека глубокого обучения, разработанная в лаборатории искусственного интеллекта Беркли. Она позволяет эффективно обучать и применять глубинные нейронные сети для задач распознавания образов, классификации изображений, обработки естественного языка и других.
Основные особенности Caffe:
1. Производительность: Caffe оптимизирован для быстрой работы на многоядерных процессорах и графических ускорителях, что позволяет обучать и применять нейронные сети с высокой эффективностью.
2. Гибкость: Caffe предоставляет удобный API для определения архитектуры нейронной сети и настройки параметров обучения, что делает его подходящим для различных типов задач машинного обучения.
3. Поддержка различных типов слоев: Caffe включает в себя широкий набор предварительно реализованных слоев для работы с изображениями, текстом и другими типами данных.
4. Совместимость: Caffe поддерживает форматы данных изображений и весов моделей, используемые другими популярными библиотеками глубокого обучения, такими как TensorFlow и PyTorch.
В целом, Caffe является мощным инструментом для глубокого обучения, который обеспечивает высокую производительность и гибкость при работе с нейронными сетями.
Яньцинь Цзя в университете Беркли создал среду Caffe для поддержки глубинного обучения. Ключевым вопросом диссертации было обеспечение эффективной параллельной обработки многомерных матричных операций, для чего было принято решение создать фреймворк на основе математической библиотеки MATLAB и мультипроцессорной архитектуры CUDA. Первоначальная разработка заняла только два месяца. К проекту присоединились множество разработчиков и теперь его хостинг осуществляется через веб-сервис GitHub.
В апреле 2017 Facebook объявил о создании Caffe2, который включает в себя новые возможности, в частности рекуррентные нейронные сети.
В мае 2018 команды Caffe2 и PyTorch объединились. С тех пор код Caffe2 перенесён в репозиторий PyTorch и является частью последнего.
Caffe поддерживает много типов машинного обучения, нацеленных в первую очередь на решение задач классификации и сегментации изображений. Caffe обеспечивает свёрточные нейронные сети, RCNN, долгую краткосрочную память и полносвязные нейронные сети. При этом для ускорения обучения применяется система графических процессоров (GPU), поддерживаемая архитектурой CUDA и иcпользующих библиотеку CuDNN от фирмы Nvidia.
Caffe позволяет использовать готовые промышленные конфигурации нейронных сетей, прошедшие апробацию. В комплект входит, в частности AlexNet, победившая в 2012 году в соревновании по распознаванию изображений ImageNet, и GoogLeNet, победившая в соревнованиях ImageNet 2014 года.
Caffe манипулирует блобами — многомерными массивами данных, которые используются в параллельных вычислениях и помещаются в CPU или GPU. Обучение в cвёрточной нейронной сети реализуется как параллельные многопроцессорные вычисления блобов от слоя к слою (прямым и обратным ходом). Solver (решатель) координирует весь процесс обучения — прямой ход от исходных к выходным данным, получение функции ошибок, обратный ход (Метод обратного распространения ошибки) назад от выходного слоя с использованием градиентов ошибок. При этом Caffe реализует различные стратегии обучения для Solverа.
В качестве входа используются данные из памяти, из базы данных или со внешних носителей информации. В качестве скрытых слоёв используются традиционные для свёрточной сети свёрточные слои, слои ReLU, пулинг, полносвязные слои, а также слои разворачивания (деконволюции) для сетей RNN. Обеспечены также многие другие типы слоёв, фильтров, преобразований данных и функций ошибок.