关于solver文件中test_iter和test_interval设置问题

最新推荐文章于 2019-12-11 17:19:36 发布

flowrush

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本文详细解析了Caffe框架中的solver.prototxt配置文件各项参数的意义及作用，包括迭代次数、学习率策略、测试频率等关键设置。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

solver.prototxt文件

et: "models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt"  
test_iter: 100  
test_interval: 1000  
base_lr: 0.01  
lr_policy: "step"  
gamma: 0.1  
stepsize: 100000  
display: 20  
max_iter: 450000  
momentum: 0.9  
weight_decay: 0.0005  
snapshot: 10000  
snapshot_prefix: "models/bvlc_reference_caffenet/caffenet_train"  
solver_mode: GPU

在caffe中的一次迭代iterration指的是一个batch，而不是一张图片。

test_iter:

在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batchsize（TEST阶段）=测试集的大小，TEST阶段batchsize可以在prototx文件里设置，如下：

    layer {  
      name: "data"  
      type: "Data"  
      top: "data"  
      top: "label"  
      include {  
        phase: TEST  
      }  
      transform_param {  
        mirror: false  
        crop_size: 227  
        mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"  
      }  
      data_param {  
        source: "examples/imagenet/ilsvrc12_val_lmdb"  
        batch_size: 50  ##这里  
        backend: LMDB  
      }  
    }

test_interval:

interval是区间的意思，该参数表示：训练的时候，每迭代1000次(上面设置的是1000)就进行一次测试。

caffe在训练的过程是边训练边测试的。训练过程中每1000次迭代（也就是32000个训练样本参与了计算，TRAIN阶段batchsize为32），计算一次测试误差。计算一次测试误差就需要包含所有的测试图片，这样可以认为在一个epoch里，训练集中的所有样本都遍历一遍，但测试集的所有样本至少要遍历一次，至于具体要多少次，也许不是整数次，这就要看代码，大致了解下这个过程就可以了。