Caffe中求解器(Solver)介绍
来源:互联网 发布:表白html源码 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 22:59
求解器负责对模型优化,目的是使损失函数达到全局最小。其类中包含一个Net的指针,主要是实现了训练模型参数所采用的优化算法,其派生类就可以对整个网络进行训练。不同的模型训练方法通过重载函数ComputeUpdateValue( )实现计算update参数的核心功能。在进行整个网络训练过程(即运行Caffe训练某个模型)中,实际上是在运行caffe.cpp中的train( )函数,而这个函数实例化一个Solver对象,初始化后调用了Solver中的Solve( )方法,而Solve( )函数主要就是在迭代运行ComputeUpdateValue()和net_->Update()函数。
重要成员变量:shared_ptr<Net<Dtype> > net_
。
特性如下:
- 负责记录优化过程,创建用于学习的训练网络和用于评估学习效果的测试网络。
- 调用Forward -> 调用Backward -> 更新权值,反复迭代优化模型。
- 周期性地评估测试网络。
- 在优化过程中保存模型、求解器状态等快照。
为了让权值从初始化状态向着更好的模型前进,求解器在每次迭代中完成如下工作:
- 调用Net的前向传播函数来计算输出和损失函数。
- 调用Net的反向传播函数来计算梯度。
- 根据求解器方法,将梯度转换为权值增量。
- 根据学习速率、历史权值、所用方法更新求解器状态。
求解器会在Solver::Snapshot()和Solver::SnapshotSolverState()中将权值和它训练时的状态打快照。权值快照将学习到的模型导出,而求解器快照允许从特定快照点恢复训练。使用Solver::Restore()和Solver::RestoreSolverState()恢复训练。权值保存到.caffemodel文件中,求解器状态保存到.solerstate文件中。每个文件都有_iter_N后缀,用于标记打快照时的训练迭代次数。
1 0
- Caffe中求解器(Solver)介绍
- Caffe源码解读(五):Caffe最优求解器Solver
- Caffe入门(6)——Solver求解器
- Caffe源码解析10:Caffe的求解(Solver)
- Caffe中Solver解析
- caffe中关于solver
- Caffe的solver参数介绍
- caffe中 solver.prototxt文件
- caffe中 solver.prototxt文件
- caffe中解析器solver中各参数的含义
- win7 caffe使用笔记——solver求解器参数以及损失函数的使用
- Caffe的solver文件配置 的介绍
- Caffe学习笔记4--最优求解过程Solver
- Caffe中各种求解器算法比较
- Caffe Solver
- caffe中solver.prototxt参数说明
- caffe中solver配置文件的解读
- caffe中solver.prototx 中的参数
- 剑指Offer——(6)旋转数组的最小数字
- 系统恢复技术
- Easy-17
- Problem F: 来算一下自己的成绩吧!
- SSH框架学习笔记
- Caffe中求解器(Solver)介绍
- 事件处理程序
- c++实验5-项目2:数组分离
- SpringBoot非官方教程 | 第一篇:构建第一个SpringBoot工程
- CF
- ext-4.0.0多选下拉框源码实现案例
- 每天进步一点点——五分钟理解一致性哈希算法(consistent hashing)
- 存储过程
- CSS第一阶段学习