Caffe

Caffe中的Solver配置文件如何设置学习率等超参数

小樊
52
2024-03-30 19:11:56
栏目: 深度学习

在Caffe中,Solver配置文件可以设置学习率等超参数。以下是一个示例Solver配置文件的设置:

# Solver configuration
net: "example_network.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 1000
display: 100
max_iter: 10000
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "snapshot"
solver_mode: GPU

在上面的示例中,base_lr表示初始学习率,lr_policy表示学习率的调整策略(例如step表示按照stepsize和gamma调整学习率),gamma表示学习率的调整系数,stepsize表示学习率调整的步长,momentum表示动量,weight_decay表示权重衰减系数,snapshot表示保存模型的间隔,snapshot_prefix表示保存模型的前缀,solver_mode表示使用的计算设备(GPU或CPU)。

通过修改这些超参数,可以调整模型的训练过程,从而优化模型的性能。

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