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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。

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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。

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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

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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

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ICCV'09 <what is the best multi-stage architecture for object recognition?>

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