我是天才很好

一、Caffe网络定义：lr_mult和decay_mult 通常在 Caffe 的网络定义中，某些 layer 会有如下参数： param { lr_mult: x decay_mult: y } 当令 lr_mult = x 时，相当于该层的学习率为 solver.prototxt 中的 base_lr * x； 特别地，当 lr_mult = 1 时，相当于该层的学习率就是 base_lr； 当 lr_mult = 0 时，相当于固定该层的权重，不需要学习； 当没有设

可视化网址 http://dgschwend.github.io/netscope/#/editor deploy_vgg11_regression.prototxt # Enter your network definition here. # Use Shift+Enter to update the visualization. ###---------------- name: "vgg11_regression_posture" layer { name: "data" type:

caffe/examples/mnist/lenet_train_test.prototxt name: "LeNet" //网络的名称 layer { //定义一个层（Layer） name: "mnist" //层名称 type: "Data" //层类型：数据层 top: "data" //层输出 ：data和label top: "label" include { phase: TRAIN //本层只在训练阶段有效 } transform_par