訓練
cd 到指定的caffe 程式的源目錄
./built/tools/caffe train -solver -snapshot
會生成caffemodel／solverstate等檔案
測試./build/tools/caffe.bin test 表示只做**（前向傳播計算），不進行引數更新（後向傳播計算）
-model=examples/mnist/lenet_train_test.prototxt 指定模型描述文字檔案
-weights=examples/mnist/lenet_iter_10000.caffemodel 指定訓練好的模型檔案
-gpu=0 指定執行裝置
用Caffe 訓練和測試MNIST資料
c affe安裝包自帶mnist的例子。測試步驟如下 1.獲得mnist的資料報，在caffe的根目錄下執行.date mnist get mnist.sh指令碼 2.生成lmdb 執行.example mnist create mnist.sh。將mnist date 轉化成caffe可用的lmd...
訓練集 驗證集和測試集
訓練集 驗證集和測試集這三個名詞在機器學習領域極其常見，但很多人並不是特別清楚，尤其是後兩個經常被人混用。在有監督 supervise 的機器學習中，資料集常被分成2 3個，即 訓練集 train set 驗證集 validation set 測試集 test set ripley,b.d 1996...
訓練集和測試集的區別
一般來說，訓練集用來估計模型中的引數，使模型能夠反映現實，進而 未來或其他未知的資訊，而測試集用來評估模型的 效能。例如 已知1000個小朋友的體重和身高資料，想建立體重與身高的線性回歸模型。我們可以用900個小朋友的身高和體重資料 訓練集 來擬合模型中的引數，進而 另外100個小朋友的體重 已知身...