Caffe的solver参数介绍

文章作者:Tyan
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1. Parameters

solver.prototxt文件是用来告诉caffe如何训练网络的。solver.prototxt的各个参数的解释如下:

  • base_lr
    这个参数是用来表示网络的初始学习率的。这个值是一个浮点型实数。
  • lr_policy
    这个参数是用来表示学习率随着时间是如何变化的。值是字符串,需要加""。学习率变化的可选参数有:
    "step"——需要设置stepsize。根据gamma参数和stepsize参数来降低学习率,base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize))iter是当前迭代次数。学习率每迭代stepsize次变化一次。
    "multistep"——与step类似,需要设置stepvalue,学习率根据stepvalue进行变化。
    "fixed"——学习率base_lr保持不变。
    "inv"——学习率变化公式为base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (- power)
    "exp"——学习率变化公式为base_lr * gamma ^ iter}
    "poly"——学习率以多项式形式衰减,到最大迭代次数时降为0。学习率变化公式为base_lr * (1 - iter/max_iter) ^ (power)
    "sigmoid"——学习率以S型曲线形式衰减,学习率变化公式为base_lr * (1 / (1 + exp(-gamma * (iter - stepsize))))
  • gamma
    这个参数表示学习率每次的变化程度,值为实数。
  • stepsize
    这个参数表示什么时候应该进行训练的下一过程,值为正整数。主要用在lr_policystep的情况。
  • stepvalue
    这个参数表示什么时候应该进行训练的下一过程,值为正整数。主要用在lr_policymultistep的情况。
  • max_iter
    这个参数表示训练神经网络迭代的最大次数,值为正整数。
  • momentum
    这个参数表示在新的计算中要保留的前面的权重数量,值为真分数,通常设为0.9。
  • weight_decay
    这个参数表示对较大权重的惩罚(正则化)因子。值为真分数。
    This parameter indicates the factor of (regularization) penalization of large weights. This value is a often a real fraction.
  • solver_mode
    这个参数用来表示求解神经网络的模式——值为CPU or GPU。
  • snapshot
    这个参数用来表示每迭代多少次就应该保存snapshot的modelsolverstate,值为正整数。
  • snapshot_prefix:
    这个参数用来表示保存snapshot时modelsolverstate的前缀,值为带引号的字符串。
  • net:
    这个参数表示训练网络所在的位置,值为带引号的字符串。
  • test_iter
    这个参数表示
    这个参数表示每个test_interval进行多少次test迭代,值为正整数。
  • test_interval
    这个参数表示什么时候进行数据的测试,值为正整数。
  • display
    这个参数用来表示什么时候将输出结果打印到屏幕上,值为正整数,表示迭代次数。
  • type
    这个参数表示训练神经网络采用的反向传播算法,值为带引号的字符串。可选的值有:
    Stochastic Gradient Descent "SGD"——随机梯度下降,默认值。
    AdaDelta "AdaDelta"——一种”鲁棒的学习率方法“,是基于梯度的优化方法。
    Adaptive Gradient "AdaGrad"——自适应梯度方法。
    Adam "Adam"——一种基于梯度的优化方法。
    Nesterov’s Accelerated Gradient "Nesterov"——Nesterov的加速梯度法,作为凸优化中最理想的方法,其收敛速度非常快。
    RMSprop "RMSProp"——一种基于梯度的优化方法。

2. Demo

  • lr_policy
# lr_policy为multisetp
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.9
stepvalue: 1000
stepvalue: 2000
stepvalue: 3000
stepvalue: 4000
stepvalue: 5000

# lr_policy为step
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
lr_policy: "step"
gamma: 0.9
stepsize: 1000
  • solver.prototxt
net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"
# 每次测试时进行1000次迭代
test_iter: 1000
# 每进行1000次训练执行一次测试
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_alexnet/caffe_alexnet_train"
solver_mode: GPU

参考资料

  1. http://www.cnblogs.com/denny402/p/5074049.html
  2. https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Solver-Prototxt
  3. http://stackoverflow.com/questions/30033096/what-is-lr-policy-in-caffe

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