Deep Learning 29: caffe入門學習
.prototxt檔案：網路結構檔案
solver.prototxt：網路求解檔案
net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt" //定義網路結構檔案，也就是我們上一步編寫的檔案 test_iter: 100 test_interval: 500 //每隔500次用測試資料，做一次驗證 base_lr: 0.01 //學習率 momentum: 0.9 //動量引數 weight_decay: 0.0005 //權重衰減係數 lr_policy: "inv" //梯度下降的相關優化策略 gamma: 0.0001 power: 0.75 display: 100 max_iter:10000 //最大迭代次數 snapshot: 5000 //每迭代5000次，儲存一次結果 snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet" //儲存結果路徑 solver_mode: GPU //訓練硬體裝置選擇GPU還是CPU</span>
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