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是一堆超参数，比如迭代次数，是否用GPU，多少次迭代暂存一次训练所得参数，动量项，权重衰减（即正则化参数），基本的learning rate，多少次迭代打印一次loss,以及网络结构描述文件（即model文件）存储位置，等等
比如： lenet_solver.prototxt
也有一些参数，指定了深度卷积网的结构，包括每一层各个参数，以及训练输入的数据存放位置等。
比如： lenet_train_test.prototxt
权值存储文件，训练所得到的权值参数都存在这个文件中
比如：lenet_iter_10000.caffemodel
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