Caffeでの学習率戦略の設定方法は？

Caffeで学習率の戦略を設定するには、solver.prototxtファイルを編集することができます。具体的な手順は以下の通りです:

1. solver.prototxtファイルを開くには、テキストエディタを使用してください。
2. ファイル内でbase_lrパラメータを見つけてください。これは初期学習率の値であり、必要に応じて調整することができます。
3. ファイルに学習率の戦略を追加する際に、一般的な学習率戦略のいくつかを使用できます。
4. ステップサイズの戦略：stepsizeとgammaパラメータをsolver.prototxtファイルに追加する。stepsizeは何回の繰り返し後に学習率を減衰させるかを示し、gammaは減衰率を表す。例えば、
5. ステップサイズ: 10万
   ガンマ: 0.1
6. 100000回の反復ごとに学習率が元の0.1倍に減衰します。
7. 複数段階の戦略：solver.prototxtファイルにstepvalueパラメータとgammaパラメータを追加すると、stepvalueはイテレーション回数のリストを示し、リスト内のイテレーション回数ごとに学習率が減衰します。gammaは減衰率を表します。例えば：
8. ステップ値：100000、200000、300000
   ガンマ：0.1
9. 10万、20万、30万回の反復ごとに学習率が元の0.1倍に減衰します。
10. inv法則: solver.prototxtファイルにgammaパラメーターとpowerパラメーターを追加します。gammaは初期学習率の減衰率を表し、powerは学習率の調整のべき乗を表します。例：
11. ガンマ：0.0001
    べき乗：0.75
12. 学習率は毎回、元の値の0.0001乗で減少します。
13. ファイルを保存し、モデルのトレーニングを再開すると、学習率戦略は設定されたルールに従って調整されます。

Caffeで異なる学習率戦略を設定して、モデルのトレーニング効果を最適化することができます。