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上级 3592d0ad
## Scale
### [Scale](http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers/scale.html)
```
layer {
name: "scale"
type: "Scale"
bottom: "data"
top: "scale"
scale_param{
axis: 1
num_axes: 1
filter{
type: "constant"
value: 2
}
bias_term: true
bias_filter{
type: "constant"
value: 0.5
}
}
}
```
### [paddle.fluid.layers.scale](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/api_cn/layers_cn.html#permalink-137-scale)
```python
paddle.fluid.layers.scale(
x,
scale=1.0,
bias=0.0,
bias_after_scale=True,
act=None,
name=None
)
```
### 功能差异
#### 输入参数
Caffe:参数`filter``bias_filter`在训练阶段会进行初始化,而在测试阶段`filter``bias_filter`的值都将被忽略。输入参数的维度由`axis`来定义,以大小为`100*3*40*60`的输入为例,其输入参数维度如下所示:
| axis值 | 可能维度1 | 可能维度2 | 可能维度3 | 可能维度4 |
| :---------: | :-------: | :-------: | :-------: | :---------: |
| axis==0 | $$100$$ | $$100\times3$$ | $$100\times3\times40$$ | $$100\times3\times40\times60$$ |
| axis==1 | $$3$$ | $$3\times40$$ | $$3\times40\times60$$ | |
| axis==2 | $$40$$ | $$40\times60$$ | | |
| axis==3 | $$60$$ | | | |
PaddlePaddle:不存在输入参数的维度问题,它的`scale``bias`在定义中设置了。
#### 计算方式的差异
Caffe:只能在缩放之后添加bias。
PaddlePaddle:可以通过设置`bias_after_scale`设置是在缩放之后还是之前添加bias。
#### 其他差异
Caffe:激活函数需要由另外一层完成。
PaddlePaddle:可以通过设置`act`看是否在进行Scale后进行激活函数的操作。
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