关于cifar-10和mnist的weight_decay和momentum也是相当的重要;就是出现一次把cifar-10的两个值直接用在mnist上,发现错误很大。

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  1. [转]caffe中solver.prototxt参数说明

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  4. caffe之solver.prototxt文件参数设置

    caffe solver参数意义与设置 batchsize:每迭代一次,网络训练图片的数量,例如:如果你的batchsize=256,则你的网络每迭代一次,训练256张图片:则,如果你的总图片张数为1 ...

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    之前用deploy.prototxt 还原train_val.prototxt过程中,遇到了坑,所以打算总结一下 本人以熟悉的LeNet网络结构为例子 不同点主要在一前一后,相同点都在中间 train ...

  6. caffe中lenet_train_test.prototxt配置文件注解

    caffe框架下的lenet.prototxt定义了一个广义上的LeNet模型,对MNIST数据库进行训练实际使用的是lenet_train_test.prototxt模型. lenet_train_ ...

  7. caffe中通过prototxt文件查看神经网络模型结构的方法

    在修改propotxt之前我们可以对之前的网络结构进行一个直观的认识: 可以使用http://ethereon.github.io/netscope/#/editor 这个网址. 将propotxt文 ...

  8. Caffe源代码中Solver文件分析

    Caffe源代码(caffe version commit: 09868ac , date: 2015.08.15)中有一些重要的头文件,这里介绍下include/caffe/solver.hpp文件 ...

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