caffe：debug之参数更新过程（接上篇反向传播）

  随后便要根据后向传播中得到得diff更新权重和偏置  ApplyUpdate（位于sgd_solver.cpp）  上图便为update函数，可见，参数学习得步骤为：得到学习率，正则化梯度后    归一化，正则化，然后更新数据。    首先来看GetLearningRate()  (sgd_solver.cpp)  函数封装了各种样式的学习率衰减方式      继续往下   笔者猜测本例为是否

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