文章标题 caffe训练mnist数据集

1训练mnist数据集，首先运行以下脚本：
./examples/mni st/train_lenet.sh
打开该脚本，发现里面就一句话
./build/tools/caffe train –solver=examples/mnist/lenet_solver.prototxt
这是调用编译好的build/tools/caffe.bin二进制文件，参数solver指定了训练超参数文件。
接着打开该prototxt文件，内容如下：

net: “examples/mnist/lenet_train_test.prototxt’’      #指定使用哪个网络模型进行训练test_iter: 100              #在测试的时候，需要迭代的次数，一般等于测试样本数/batch_size                           test_interval: 500         # 训练时的测试间隔。也就是每训练500次，进行一次测试。base_lr: 0.01               #基础学习率momentum: 0.9           #上一次梯度更新的权重type: SGD             #优化算法选择weight_decay: 0.0005     # 权重衰减参数，正则化项前面的系数。lr_policy: “inv“                 #学习率策略设置gamma: 0.0001              #与学习率策略设置相关的变量，稍后介绍power: 0.75                #与学习率策略设置相关的变量，稍后介绍display: 100                    #每训练100次，在屏幕上显示一次。可以随便设置max_iter: 20000             #最大迭代次数snapshot: 5000             #设置训练多少次以后保存（训练好的caffemodel）snapshot_prefix: “examples/mnist/lenet“   #设置上面的保存路径solver_mode: GPU         #设置训练模式为GPU

其中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作用是调节模型复杂度对损失函数的影响。
SGD是通过梯度和上一次权重更新值的线性组合来更新W，其迭代的公式如下：


其中， 是学习率，是上一次梯度更新的权重。加入项的原因是，如果上一次的momentum(即}与这一次的负梯度方向是相同的，那么这次下降的幅度就会更大，从而达到加速收敛的目的。
在本例中，base_lr,lr_policy,gamma,power一起决定了学习率随迭代次数的变化。
caffe总共提供了6种学习率设置策略（具体定义位于caffe-master/src/caffe/solvers/sgd_solver.cpp中的GetLearningRate()）
lr_policy:
1 fixed: always return base_lr
2 step: return base_lr * gamma ^ (floor(iter / step))
3 exp: return base_lr * gamma ^ iter
4 inv: return base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power)
5 multistep: similar to step but it allows non uniform steps defined by stepvalue
6 poly: return base_lr (1 - iter/max_iter) ^ (power)
7 sigmoid: return base_lr ( 1/(1 + exp(-gamma * (iter - stepsize))))
其中，inv和step用的比较多。inv表示学习率随迭代次数是指数下降的关系，而step表示迭代次数每增加一个步长（step），学习率则变为原来的gamma倍。如下所示：

具体的网络模型（examples/mnist/lenet_train_test.prototxt）就不一层层地贴出来了。这里介绍一下权重初始化的一些参数。
weight_filler
{
type: “xavier”
std: 0.01
}
Weight_filter的种类大致有3种，constant, gaussian,Xavier
consant: 0
gaussian: 初始化权重满足高斯分布
xaiver: 初始化权重满足均匀分布（目的是保证输入和输出方差一致），如下图所示：

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下图是Lenet的结构图，我们可以据此退出其权重以及偏置的个数。