Caffe中网络调参基本套路

刚接触caffe一个多月，感觉迷迷糊糊，最近才稍微明白了点caffe中调参的一些套路，直接上干货吧。 1，一般训练集不大时，最终训练的网络及容易过拟合，也就是说train-loss一定会收敛，但是test-loss不会收敛； 2，训练集不大时，尽量选取简单的网络开始训练，我用8000张图片作为训练集时，网络被简化到只有一个con，一个pooling，一个全连接; 3，根据train-loss和te

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