本文详细解析了Caffe框架中iter_size参数的作用。该参数与train.prototxt文件中的batch_size相乘，确定了实际使用的批量大小。通过调整iter_size，可以在GPU资源有限的情况下，实现更大的批处理效果，从而提升训练效率。
iter_size :
这个参数乘上你的train prototxt中的batch_size是你实际使用的batch size。 相当于读取batchsize*itersize个图像才做一下gradient decent。 这个参数可以规避由于gpu不足而导致的batchsize的限制 因为你可以用多个iteration做到很大的batch 即使单次batch有限
参考资料：
Caffe中的batch_size和iter_size
caffe SolverParameter中的iter_size参数什么作用？
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