通过将底部和顶部blob设置为相同，我们可以告诉Caffe进行“就地”计算以保持内存消耗。
目前我知道我可以安全地使用就地"BatchNorm"，"Scale"和"ReLU"图层（如果我错了，请告诉我）。虽然它似乎对其他图层有一些问题（this issue似乎是一个例子）。
何时在Caffe中使用就地图层？
它如何与反向传播一起工作？
答案 0 :(得分：12)
正如您所指出的那样，就地图层通常不会“开箱即用”
对于某些层，它非常简单（"ReLU"和其他神经元激活层）
但是，对于其他人来说，它需要特殊的代码处理。例如，"PReLU"层的实现具有特定的缓存bottom_memory_成员变量，用于存储backprop所需的信息。
您可以看到专门测试if (top[0] == bottom[0])的其他图层的类似代码，以查看该图层是否在“就地”情况下使用。
此外，具有输入和输出具有不同形状的就地层是没有意义的，因此"Convolution"，"InnerProduct"，"Pool"等层不是被视为“就地”层的候选人。