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solver.prototxt檔案是用來告訴caffe如何訓練網路的。solver.prototxt的各個引數的解釋如下：
2. demo
lr_policy
# lr_policy為multisetp
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.9
stepvalue: 1000
stepvalue: 2000
stepvalue: 3000
stepvalue: 4000
stepvalue: 5000
# lr_policy為step
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
lr_policy: "step"
gamma: 0.9
stepsize: 1000
net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"
# 每次測試時進行1000次迭代
test_iter: 1000
# 每進行1000次訓練執行一次測試
test_interval: 1000
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 100000
display: 20
max_iter: 450000
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
snapshot: 10000
snapshot_prefix: "models/bvlc_alexnet/caffe_alexnet_train"
solver_mode: gpu
caffe的solver檔案引數詳解
solver檔案引數 test interval，test iter，max iter的區別 test interval 938 60000 64，測試間隔引數 訓練完一次所有的，進行一次測試 測試間隔就是完成一次完整的train需要的次數，train example train batch siz...
caffe的solver的引數的含義和設定
caffe的solver的引數的含義和設定 batchsize 每迭代一次，網路訓練的數量，例如 如果你的batchsize 256，則你的網路每迭代一次，訓練256張 則，如果你的總張數為1280000張，則要想將你所有的通過網路訓練一次，則需要1280000 256 5000次迭代。epoch ...
Caffe中求解器（Solver）介紹
求解器負責對模型優化，目的是使損失函式達到全域性最小。其類中包含乙個net的指標，主要是實現了訓練模型引數所採用的優化演算法，其派生類就可以對整個網路進行訓練。不同的模型訓練方法通過過載函式computeupdatevalue 實現計算update引數的核心功能。在進行整個網路訓練過程 即執行caf...