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_size,假如有60000個train樣本，bs設定為64，test_interval = 938=60000/64
#同理假如有400個train樣本，bs設定為8，test_interval = 50=400/8
test_iter=100 #10000/100 測試迭代次數，需要迭代100次，才完成一次所有資料的測試，針對的是test資料集，同理假如有10000個test樣本，bs設定為100，test_iter= 100=10000/100
#同理假如有100個test樣本，bs設定為10，test_iter= 10=100/10
max_iter = 9380 #最大訓練迭代次數，這個數設定太小，會導致沒有收斂，精確度很低。設定太大，會導致**，浪費時間。
Caffe的solver引數介紹
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 ...
如何生成Solver配置檔案 caffe
solver是caffe的核心，也被稱為優化器，在deeplearning中通常是沒有解析解的，我們只能通過優化的方案來求解，solver的主要作用就是交替呼叫前向傳播和後向傳播演算法來交替更新引數。solver的流程 1.設計好優化的物件 編寫train.prototxt檔案 2.通過forwar...
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...