我正在使用来自MNIST示例的Caffe训练一个简单的神经网络 . 训练时我需要两件事：
训练集上的分类错误每600次迭代
在30000次迭代后，测试集上的分类错误
那可能吗 ？
我发现了如何做1）通过替换训练集的测试集并使用 test_iter ，但它似乎真的是黑客，然后我不能有2） . 有没有一种简单的方法告诉Caffe计算每个 display 迭代的训练误差？
test_iter
display
也许您可以在 .prototxt 文件中添加测试阶段并使用 Accuracy layer 输出准确度 .
.prototxt
Accuracy layer
使用 test_interval: 600 设置测试间隔 .
test_interval: 600
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也许您可以在
.prototxt文件中添加测试阶段并使用Accuracy layer输出准确度 .使用
test_interval: 600设置测试间隔 .