在Caffe中,Solver配置文件可以設(shè)置學(xué)習(xí)率等超參數(shù)。以下是一個示例Solver配置文件的設(shè)置:
# Solver configuration
net: "example_network.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 1000
display: 100
max_iter: 10000
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "snapshot"
solver_mode: GPU
在上面的示例中,base_lr
表示初始學(xué)習(xí)率,lr_policy
表示學(xué)習(xí)率的調(diào)整策略(例如step表示按照stepsize和gamma調(diào)整學(xué)習(xí)率),gamma
表示學(xué)習(xí)率的調(diào)整系數(shù),stepsize
表示學(xué)習(xí)率調(diào)整的步長,momentum
表示動量,weight_decay
表示權(quán)重衰減系數(shù),snapshot
表示保存模型的間隔,snapshot_prefix
表示保存模型的前綴,solver_mode
表示使用的計算設(shè)備(GPU或CPU)。
通過修改這些超參數(shù),可以調(diào)整模型的訓(xùn)練過程,從而優(yōu)化模型的性能。