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都不好，建议不要用windows搞caffe1，即便安装没问题，以后也是各种麻烦。 caffe2的话，倒是可以尝试在windows上使用。
看你问题的复杂度 以及样本之间的差异 原则上说 样本经过尽量覆盖到实际应用时的可能情况 测试与训练样本同分布 这是最好的。加样本也不是随便加，你加一万个重复的样本，不仅无益，而且有害，模型会完全过拟合到重复样本的情况，所以 增加样本的多样性更重要。
官方教程上有一个非常简单的mnist例程， 你可以看一下 https://caffe2.ai/docs/tutorial-MNIST.html
可以看一下由CaffeCN维护的Awesome Caffe系列，里面有caffe-android-lib，欢迎fork https://github.com/MichaelXin/Awesome-Caffe
ICCV'09 <what is the best multi-stage architecture for object recognition?>
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