caffe中参数含义solver文件<二>

1：group

分组，主要是为了减少参数，当group =2 时，卷积核和一半的map进行链接

caffe Convolution层的convolution_param参数字典中有一个group参数，其意思是将对应的输入通道与输出通道数进行分组，比如输入数据大小为
90x100x100x32 90是数据批大小 100x100是图像数据shape，32是通道数，要经过一个3x3x48的卷积，group默认是1，就是全连接的卷积层，
如果group是2，那么对应要将输入的32个通道分成2个16的通道，将输出的48个通道分成2个24的通道。对输出的2个24的通道，第一个24通道与输入的第一个16通道进行全卷积，第二个24通道与输入的第二个16通道进行全卷积。极端情况下，输入输出通道数相同，比如为24，group大小也为24，那么每个输出卷积核，只与输入的对应的通道进行卷积。

2：include

如果其中有include {train}，表示只在train阶段使用，如果是test则只在test阶段使用，如果不写，就在train和test阶段都是用！

include: 一般训练的时候和测试的时候，模型的层是不一样的。该层（layer）是属于训练阶段的层，还是属于测试阶段的层，需要用include来指定。如果没有include参数，则表示该层既在训练模型中，又在测试模型中。

Transformations: 数据的预处理，可以将数据变换到定义的范围内。如设置scale为0.00390625，实际上就是1/255, 即将输入数据由0-255归一化到0-1之间

3:param { name: 'fc6_w"  }

表示给这个层起了一个名字，这样就可以被其他的层使用了！权重层的名字！

4：iter_size = 10

进行10个bath进行一次权重更新