caffe Convolution层：
就是卷积层，是卷积神经网络（CNN）的核心层。
层类型：Convolution
lr_mult: 学习率的系数，最终的学习率是这个数乘以solver.prototxt配置文件中的base_lr。如果有两个lr_mult, 则第一个表示权值的学习率，第二个表示偏置项的学习率。一般偏置项的学习率是权值学习率的两倍。
在后面的convolution_param中，我们可以设定卷积层的特有参数。
必须设置的参数：
num_output: 卷积核（filter)的个数
kernel_size: 卷积核的大小。如果卷积核的长和宽不等，需要用kernel_h和kernel_w分别设定
其它参数：
stride: 卷积核的步长，默认为1。也可以用stride_h和stride_w来设置。
pad: 扩充边缘，默认为0，不扩充。 扩充的时候是左右、上下对称的，比如卷积核的大小为55，那么pad设置为2，则四个边缘都扩充2个像素，即宽度和高度都扩充了4个像素,这样卷积运算之后的特征图就不会变小。也可以通过pad_h和pad_w来分别设定。
weight_filler: 权值初始化。 默认为“constant",值全为0，很多时候我们用"xavier"算法来进行初始化，也可以设置为”gaussian"
bias_filler: 偏置项的初始化。一般设置为"constant",值全为0。
bias_term: 是否开启偏置项，默认为true, 开启
group: 分组，默认为1组。如果大于1，我们限制卷积的连接操作在一个子集内。如果我们根据图像的通道来分组，那么第i个输出分组只能与第i个输入分组进行连接。
输入：n * c0 * w0 * h0
输出：n * c1 * w1 * h1
其中，c1就是参数中的num_output，生成的特征图个数
w1=(w0+2pad-kernel_size)/stride+1;
h1=(h0+2*
转载：https://blog.csdn.net/qq_41817836/article/details/100987314