Caffe训练过程:test_iter test_interval等概念

本文详细介绍了Caffe框架中的关键概念,如iteration、test_iter及test_interval的具体含义及其在训练过程中的作用。通过本文,读者将了解到如何正确设置这些参数以确保模型的有效训练与评估。
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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。

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