solver算是caffe的核心的核心，它協調着整個模型的運作。caffe程序運行必帶的一個參數就是solver配置文件。運行代碼一般為 在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，沒有解析解，我們需要通過優化方法來求解。solver的主要作用就是交替 ...

caffe在訓練的時候，需要一些參數設置，我們一般將這些參數設置在一個叫solver.prototxt的文件里面，如下： 有一些參數需要計算的，也不是亂設置。 假設我們有50000個訓練樣本，batch_size為64，即每批次處理64個樣本，那么需要迭代50000/64 ...

solver.prototxt文件是用來告訴caffe如何訓練網絡的。solver.prototxt的各個參數的解 ...

caffe solver通過協調網絡前向推理和反向梯度傳播來進行模型優化，並通過權重參數更新來改善網絡損失求解最優算法，而solver學習的任務被划分為：監督優化和參數更新，生成損失並計算梯度。caffe solver是caffe中的核心，它定義着整個模型如何運轉，不管是命令行方式 ...

在某社區看到的回答，覺得不錯就轉過來了：http://caffecn.cn/?/question/123 Caffe從四個層次來理解：Blob，Layer,Net,Solver。 1、Blob Caffe的基本數據結構，用四維矩陣Batch*Channel*Height ...

Caffe的solver參數設置 http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html solver是通過協調前向-反向傳播的參數更新來控制參數優化的。一個模型的學習是通過Solver來監督優化和參數更新，以及通過Net來產生loss ...

對於blob.h文件。 先看成員變量。定義了6個保護的成員變量，包括前、后向傳播的數據，新、舊形狀數據（？）， 數據個數及容量。 再看成員函數。包括構造函數（4個參數），reshape（改變bl ...

前言： 本文章記錄了我將自己的數據集處理並訓練的流程，幫助一些剛入門的學習者，也記錄自己的成長，萬事起於忽微，量變引起質變。 正文： 一、流程 　　1)准備數據集 　　 2)數據轉換為lmdb格式 　　 3)計算均值並保存（非必需） 　　4)創建 ...