stepsize caffe 怎么设置

Deepid2论文里训练中提到的lamda（验证信号的权重），是不是应该用这个lossweight体现呢是的。作为一个hyperparameter需要人为调整。详情见文章的4.1节。其中比较好的结果是其中比较好的结果是. 如果你的模型跟DeepID2所用模型类似，训练数据库也类似的话，可以以0.05为参考值进行微调，而不需要像文章中一样进行大量的搜索调参。具体到Caffe中如何设置，在loss layer的大括号中加一行loss_weight就好啦 。比如Caffe Loss：layer { name: "loss" type: "SoftmaxWithLoss" bottom: "pred" bottom: "label" top: "loss" loss_weight: 1}

神经网络似乎没有步长的说法，你指的是net.trainParam.show？net.trainParam.show是指显示训练迭代过程n个周期后显示一下收敛曲线的变化。

在定义了网络之后，train训练函数之前，加上下面两个语句：

net.trainParam.showWindow = false

net.trainParam.showCommandLine = false

亲测不会d出提示。

这样使得我们能在较长时间的训练中，腾出电脑去做别的事。否则窗口会不停d出来，影响使用。

在simulink的simulation->configuration parameters里面设置。

默认是可变的(variable-step)自动步长的(auto).

如果要改变步长，可把variable-step改车fixed-step，step size(fundamental sample time)可自己来指定。

---