刚接触caffe一个多月，感觉迷迷糊糊，最近才稍微明白了点caffe中调参的一些套路，直接上干货吧。
1，一般训练集不大时，最终训练的网络及容易过拟合，也就是说train-loss一定会收敛，但是test-loss不会收敛；
2，训练集不大时，尽量选取简单的网络开始训练，我用8000张图片作为训练集时，网络被简化到只有一个con，一个pooling，一个全连接;
3，根据train-loss和test-loss曲线判断网络是否训练好，最终一个比较理想的模型，其train-loss和test-loss曲线应该几乎重合，或者非常靠近；
3，根据训练好的model去测试训练集和测试集，如果train-error远小于test-error，那么该模型一定过拟合，如果test-error和train-error都很大，那么就是欠拟合了；
4，上条3中一般应该不会出现test-error远小于train-error的情况，一个比较理想的模型应该是test-error和train-error比较接近；
5，对于过拟合和欠拟合，一般改变网络结构效果会比较明显；
附带一张自己训练的网络曲线图作参考吧，红线是test-error，蓝线是train-error：
caffe我也是刚入门，还需要积累经验，只是把自己刚学习的一些浅薄认识记录出来，以供参考，如有错误，欢迎指正！
