1、Caffe Solver

Caffe Solver通过协调Net的前向推断计算和反向梯度计算对参数进行更新，从而达到减小loss的目的。Caffe模型的学习分为两个部分：Solver优化、更新参数、以及Net计算loss和gradient。

Caffe支持Solvers有：

Stochastic Gradient Descent （SGD）随机梯度下降
AdaDelta
Adaptive Gradient（AdaGrad）自适应梯度
Adam
Nesterov's Accelerated Gradient （Nesterov）
RMSprop

Caffe Solver的主要功能包括：

优化过程记录，创建训练网络和测试网络；
通过forward和backward来迭代优化和更新参数；
周期性地用测试网络评估模型性能；
在优化过程中记录模型和Solver状态的快照。

每一次迭代完成以下功能：

调用Net的前向过程计算输出和loss；
调用Net的后向过程计算梯度；
根据Solver方法，利用梯度更新参数；
根据学习率，历史数据和求解方法更新Solver状态，使权重从初始化状态逐步更新到最终的学习状态。

2、Solver方法

Solver方法是计算最小化损失（loss）值。给定一个数据集D，优化额目标是D中所有数据损失的均值，即平均损失，取得最小值。

参考：《深度学习——Caffe之经典模型详解与实战》

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Caffe Solver

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