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一般不扯淡~
迭代iter，是以batch为单位进行的。也就是一次迭代处理一个batch数量的图片。一个全数据集迭代叫一个epoch。假如你的数据集有1000张图像，数据以队列方式组织，你的batch是10，最大迭代次数是500，那么每个epoch包含100次迭代，每个ep...
当然是有的。比如online learning的一些方法，数据像序列一样给出，分类器不断更新自己。也有active learning的方法，分类器主动索取想要的数据，这是一种半监督学习方法。
是不是2.5万的时候降了学习率 掉到一个局部最优中出不来了
安装多个版本没问题 但如果你用python，注意python path在环境变量中要改设置
LRN是最初alexnet里面提出的，现在用的少，有batchnorm的情况下可以不用。
1853 次浏览 • 3 个关注 • 2016-06-25
970 次浏览 • 1 个关注 • 2016-03-08
2726 次浏览 • 14 个关注 • 2015-12-28
1615 次浏览 • 7 个关注 • 2015-12-03
2017-06-15 alex68 回答了问题, 关于caffe中用mnist训练lenet例子中输入数据迭代次数的问题
2017-06-15 alex68 回答了问题, 有没有可以【边使用边学习】的算法？
2017-06-07 alex68 回答了问题, 样本的数量增多导致训练迭代到2.5万左右后立刻衰减为0
2017-05-26 alex68 回答了问题, 我用的ubuntu16 ，caffe可不可以同时安装多个版本呀，具体怎样操作，求解答，谢谢
2017-05-26 alex68 回答了问题, LRN和 batch norm层有什么区别？可以同时用这两个层吗？
威望: 29 积分: 665 赞同: 24 感谢: 7
