本文详细解释了Caffe框架中迭代、测试迭代与测试间隔的概念，包括测试迭代（test_iter）与测试间隔（test_interval）的作用，以及它们如何在训练过程中与测试集交互。通过实例，阐述了如何在训练过程中每500次迭代计算一次测试误差，并且测试集的所有样本至少遍历一次，以此来评估模型性能。
先上一张图，大家很熟悉的一张图。
首先说明一个概念：在caffe中的一次迭代iterration指的是一个batch,而不是一张图片。下面就主要说下2个概念
test_iter: 在测试的时候，需要迭代的次数，即test_iter* batchsize（测试集的）=测试集的大小，测试集batchsize可以在prototx文件里设置
test_interval:interval是区间的意思，所有该参数表示：训练的时候，每迭代500次就进行一次测试。
caffe在训练的过程是边训练边测试的。训练过程中每500次迭代（也就是32000个训练样本参与了计算，batchsize为64），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（这里为10000），这样可以认为在一个epoch里，训练集中的所有样本都遍历以一遍，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.
from:http://blog.youkuaiyun.com/iamzhangzhuping/article/details/49993899
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