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net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"
test_iter: 1000 #
test_interval: 1000 #
base_lr: 0.01 # 開始的學習率
lr_policy: "step" # 學習率的drop是以gamma在每一次迭代中
gamma: 0.1
stepsize: 100000 # 每stepsize的迭代降低學習率：乘以gamma
display: 20 # 沒display次列印顯示loss
max_iter: 450000 # train 最大迭代max_iter
momentum: 0.9 #
weight_decay: 0.0005 #
snapshot: 10000 # 沒迭代snapshot次，儲存一次快照
snapshot_prefix: "models/bvlc_reference_caffenet/caffenet_train"
solver_mode: gpu # 使用的模式是gpu
layer
transform_param
data_param
}
layer
transform_param
data_param
}
weight_filler
bias_filler
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 ...
caffe 中的一些引數介紹
net models bvlc alexnet train val.prototxt test iter 1000 test interval 1000 base lr 0.01 開始的學習率 lr policy step 學習率的drop是以gamma在每一次迭代中 gamma 0.1 steps...
Caffe 框架介紹
1.caffe是一種開源軟體框架，內部提供了一套基本的程式設計框架，或者說乙個模板框架，用以實現gpu並行架構下的深度卷積神經網路，deep learning等演算法，我們可以按照框架定義各種各樣的卷積神經網路的結構，並且可以再此框架下增加自己的 設計新的演算法，該框架的乙個問題就是，只能夠使用卷積...