當我們使用Caffe訓練AlexNet網絡時，會遇到精度一值在低精度（30%左右）升不上去，或者精度總是為0，如下圖所示：
出現這種情況，可以嘗試使用以下幾個方法解決：
1.數據樣本量是否太少，最起碼要千張圖片樣本。
2.在制作訓練樣本標簽時，是否打亂樣本順序，這樣在訓練時每取batch_size個樣本就可以訓練多個類別，以防止時出現常出現0精度或1精度的情況。
3.文件solver.prototxt和文件train_val.prototxt的配置問題，一般調節solver文件中的學習率base_lr，和train_val文件中batch_size的關系。可參考博客：
http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d99212fb0cba837e7c45893153438113608096027ea48439e5732f4b5017e3ac50270704a29a2f2d16ae394bed842173475866e0dbdccf0a83b4c86e69ca303503019b114c8e4cb8cb31748076cc4de9d845b0fced7197afd2d5df5057d700453cdba1d50d1d429d29a34f6fa2bb9e48135813b8e73a&p=8b2a9715d9c342ac10f7ce66530c8d&newp=8339cf0187904ead07bd9b7e0e158a231610db2151d4d1166b82c825d7331b001c3bbfb423231b02d6c2776d06ad4f57e9fb3474350123a3dda5c91d9fb4c57479d7&user=baidu&fm=sc&query=Caffe++AlexNet%CD%F8%C2%E7+max%5Fiter&qid=9f395e02000bf3bb&p1=3
下面附上，我在應用AlexNet網絡進行訓練時，配置文件的相關參數：
