保存哪些迭代权重以进行部署，测试？

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”。该值通常会收敛，但有时会跳跃。最终将哪些权重保存在.caffemodel文件中？

如果我在迭代20000进行保存，会发生什么，恰好恰恰是损失略有上升的点，这不是它所看到的最低损失吗？是从上一次迭代中保存权重和偏差，还是从最近5％迭代中的最低者中节省一些智慧？]

谢谢

Answer 1

Solver.prototxt具有一个称为“快照”的参数

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次迭代将保存一个文件.caffemodel，其权重与该迭代相对应，而与先前迭代中的损失是否较小无关。