caffe参数理解

solver.prototxt

net: "vggface_mycmd/vggface_train_test.prototxt" test_iter: 365 test_interval: 500  iter_size: 4test_initialization: false display: 40  verage_loss: 40 base_lr: 0.00005 lr_policy: "step" stepsize: 2000 gamma: 0.96 max_iter: 10000 momentum: 0.9  weight_decay: 0.0002 snapshot: 20 snapshot_prefix: "vggface_mycmd/mymodel" solver_mode: CPU 

首先说明一个概念：在caffe中的一次迭代iterration指的是一个batch,而不是一张图片。

test_iter: 在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batchsize（测试集的）=测试集的大小，测试集batchsize可以在prototx文件里设置

test_interval:interval是区间的意思，所有该参数表示：训练的时候，每迭代500次就进行一次测试。

caffe在训练的过程是边训练边测试的。训练过程中每500次迭代（也就是32000个训练样本参与了计算，batchsize为64），计算一次测试误差。计算一次测试误差就需要包含所有的测试图片（这里为10000），这样可以认为在一个epoch里，训练集中的所有样本都遍历以一遍，但测试集的所有样本至少要遍历一次，至于具体要多少次，也许不是整数次，这就要看max iter。

iter_size：iter_size*train batch size=实际的batch size，为什么这么说。深度学习为了加快运算速度将数据分成小的batch，但是参与batch太小，代价函数进行权重衰减太快，加上iter size之后，取iter size次的平均在进行权重衰减，比较具有代表性。注意的是，我觉得iter size的加入并不会影响前面两个参数与batch size的关系。

lr policy：是指权重衰减的规律，有几种，百度一下就知道了，这个的不同大概不怎么影响最终的准确度，可能会影响收敛速度

lr base：开始时候的学习速率，会在此基础上进行衰减，注意train net中的lr mult*lr base 代表那一层的实际学习速率。在旧版net参数中lr mult写作blobs lr