为部署、测试保存了哪些迭代权重？

Question

我正在训练一个 unet 神经网络。在训练期间，每次迭代都有一个“损失值”。这个值通常会收敛，但有时会跳来跳去。 .caffemodel 文件中最终保存了哪些权重？

如果我在第 20000 次迭代时保存它会发生什么，而这恰好是损失稍微上升的点，并且不是它所见过的最低损失？是从上次迭代中保存的权重和偏差还是更智能的东西，例如最近 5% 迭代中的最低值？

谢谢

Answer 1

Solver.prototxt 有一个参数叫做“snapshot”

net: "path/to/train.prototxt"
.
.
max_iter: 20000
snapshot: 1000
snapshot_prefix: "path/to/caffemodel/"
solver_mode: GPU

例如，如果您修复快照：1000，则每 1000 次迭代将保存一个 .caffemodel 文件，其权重对应于该次迭代，无论上一次迭代中的损失是否较小。