我正在使用Caffe训练一个简单的MNIST示例的神经网络。我在训练过程中需要两样东西：
- 每600次迭代在训练集上的分类误差
- 在30000次迭代结束时在测试集上的分类误差
这是可能的吗？
我发现可以通过将测试集替换为训练集并使用test_iter来实现1），但这似乎是一种权宜之计，然后我就无法实现2）。有没有一种简单的方法可以告诉Caffe在每次display迭代时计算训练误差呢？
回答：
- 您可以在
.prototxt文件中添加一个测试阶段，并使用Accuracy layer来输出准确率。 - 使用
test_interval: 600来设置测试间隔。
