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目前呢，caffe，theano,torch是当下比较流行的Deep Learning的深度学习框架，楼主最近也在做一些与此相关的事情。在这里，我主要介绍一下如何在Caffe上微调网络，适应我们自己特定的新任务。一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域的识别分类中，我们很难拿到大量的数据。因为像在ImageNet上毕竟是一个千万级的图像数据库，通常我们可能只能拿到几千张或者几万张某一特定领域的图像，比如识别衣服啊、标志啊、生物种类等等。在这种情况下重新训练一个新的网络是比较复杂的，而且参数不好调整，数据量也不够，因此fine-tuning微调就是一个比较理想的选择。
微调网络，通常我们有一个初始化的模型参数文件，这里是不同于training from scratch，scrachtch指的是我们训练一个新的网络，在训练过程中，这些参数都被随机初始化，而fine-tuning，是我们可以在ImageNet上1000类分类训练好的参数的基础上，根据我们的分类识别任务进行特定的微调。
这里我以一个车型的识别为例，假设我们有431种车型需要识别，我的任务对象是车，现在有ImageNet的模型参数文件，在这里使用的网络模型是CaffeNet，是一个小型的网络，其实别的网络如GoogleNet也是一样的原理。那么这个任务的变化可以表示为：
任务：分类
类别数目：1000（ImageNet上1000类的分类任务）------> 431(自己的特定数据集的分类任务431车型)
那么在网络的微调中，我们的整个流程分为以下几步：
- 依然是准备好我们的训练数据和测试数据
- 计算数据集的均值文件，因为集中特定领域的图像均值文件会跟ImageNet上比较General的数据的均值不太一样
- 修改网络最后一层的输出类别，并且需要加快最后一层的参数学习速率
- 调整Solver的配置参数，通常学习速率和步长，迭代次数都要适当减少
- 启动训练，并且需要加载pretrained模型的参数
简单的用流程图示意一下：
1.准备数据集
这一点就不用说了，准备两个txt文件，放成list的形式，可以参考caffe下的example，图像路径之后一个空格之后跟着类别的ID，如下，这里记住ID必须从0开始，要连续，否则会出错，loss不下降，按照要求写就OK。
这个是训练的图像label，测试的也同理
2.计算数据集的均值文件
使用caffe下的convert_imageset工具
具体命令是
/home/chenjie/louyihang/caffe/build/tools/convert_imageset /home/chenjie/DataSet/CompCars/data/cropped_image/ ../train_test_split/classification/train_model431_label_start0.txt ../intermediate_data/train_model431_lmdb -resize_width=227 -resize_height=227 -check_size -shuffle true
其中第一个参数是基地址路径用来拼接的，第二个是label的文件，第三个是生成的数据库文件支持leveldb或者lmdb，接着是resize的大小，最后是否随机图片顺序
3.调整网络层参数
参照Caffe上的例程，我用的是CaffeNet，首先在输入层data层，修改我们的source 和 meanfile， 根据之前生成的lmdb 和mean.binaryproto修改即可
最后输出层是fc8，
1.首先修改名字，这样预训练模型赋值的时候这里就会因为名字不匹配从而重新训练，也就达成了我们适应新任务的目的。
1.调整学习速率，因为最后一层是重新学习，因此需要有更快的学习速率相比较其他层，因此我们将，weight和bias的学习速率加快10倍。
原来是fc8，记得把跟fc8连接的名字都要修改掉，修改后如下
4.修改Solver参数
原来的参数是用来training from scratch，从原始数据进行训练的，因此一般来说学习速率、步长、迭代次数都比较大，在fine-tuning 微调呢，也正如它的名字，只需要微微调整，以下是两个对比图
主要的调整有：test_iter从1000改为了100，因为数据量减少了，base_lr从0.01变成了0.001，这个很重要，微调时的基本学习速率不能太大，学习策略没有改变，步长从原来的100000变成了20000，最大的迭代次数也从450000变成了50000，动量和权重衰减项都没有修改，依然是GPU模型，网络模型文件和快照的路径根据自己修改
5.开始训练！
首先你要从caffe zoo里面下载一下CaffeNet网络用语ImageNet1000类分类训练好的模型文件，名字是bvlc_reference_caffenet.caffemodel
训练的命令如下：
OK，最后达到的性能还不错accuray 是0.9，loss降的很低，这是我的caffe初次体验，希望能帮到大家！