我定义了一个新的caffe层，包括new_layer.cpp、new_layer.cu、new_layer.hpp以及caffe.proto中的相关参数。当我训练模型时，它显示：

new_layer不需要反向计算

然而，我确实定义了backward_cpu和backward_gpu。我尝试将lr_mult设置为非零值。但对于自定义层，我应该在哪里定义lr_mult？除了这个方法，还有其他什么办法可以让我的自定义层执行反向传播吗？

回答：

你可以通过在net.prototxt文件的开头设置

force_backward: true

来强制caffe进行反向传播。caffe的默认行为是仅在确定需要梯度时才计算反向传播。有时（特别是当有自定义层时）这种启发式方法并不准确。通过设置force_backward: true，caffe将尽可能为模型中的所有层计算梯度。
请参阅caffe.proto中的注释了解更多信息。

关于lr_mult：它是层param部分的一部分——这个部分在caffe.proto中为所有层定义。因此，你只需在net.prototxt中的层定义中添加这个条款：

force_backward: true   # 不会有害...layer {  name: "my_layer"  type: "MyLayerType"  bottom: "input"  top: "output"  my_layer_param { ... }  param: { lr_mult: 1 }  # 就是这里}

你可以在这里查看更多信息。