在Caffe中，可以通过修改solver.prototxt文件来调整超参数来优化模型。以下是一些常用的超参数及其含义：
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base_lr：学习率，控制模型参数的更新速度。通常初始值为0.01，可以根据实际情况进行调整。
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momentum：动量，用于加速梯度下降的收敛速度。通常初始值为0.9。
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weight_decay：权重衰减，用于控制模型的复杂度，防止过拟合。通常初始值为0.0005。
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lr_policy：学习率衰减策略，可以选择不同的衰减方式，如fixed、step、exp等。
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gamma：学习率衰减因子，用于控制学习率的衰减速度。
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max_iter：最大迭代次数，用于控制训练的轮数。
通过调整这些超参数，可以优化模型的性能和训练速度。建议通过实验和交叉验证来选择最优的超参数组合。
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