在Caffe中遇到梯度消失或爆炸问题时，可以尝试以下方法来解决：
使用梯度裁剪（gradient clipping）：通过设置梯度的最大值或最小值来限制梯度的大小，防止梯度爆炸或消失。可以在solver.prototxt文件中使用clip_gradients选项来实现梯度裁剪。
使用合适的激活函数：选择合适的激活函数可以减少梯度消失或爆炸的问题。例如，使用ReLU激活函数可以避免梯度消失问题。
使用合适的初始化方法：选择合适的参数初始化方法也可以减少梯度消失或爆炸的问题。可以尝试使用Xavier初始化或He初始化等方法。
使用更小的学习率：如果梯度爆炸问题仍然存在，可以尝试减小学习率，以减缓参数更新的速度。
使用Batch Normalization：Batch Normalization可以帮助稳定训练过程，减少梯度消失或爆炸的问题。可以在网络中添加Batch Normalization层来进行归一化处理。
通过以上方法可以有效地解决在Caffe中遇到的梯度消失或爆炸问题，提高模型的训练效果和稳定性。