当我们使用Caffe训练AlexNet网络时，会遇到精度一值在低精度（30%左右）升不上去，或者精度总是为0，如下图所示：

出现这种情况，可以尝试使用以下几个方法解决：

1.数据样本量是否太少，最起码要千张图片样本。

2.在制作训练样本标签时，是否打乱样本顺序，这样在训练时每取batch_size个样本就可以训练多个类别，以防止时出现常出现0精度或1精度的情况。

3.文件solver.prototxt和文件train_val.prototxt的配置问题，一般调节solver文件中的学习率base_lr，和train_val文件中batch_size的关系。可参考博客：

http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d99212fb0cba837e7c45893153438113608096027ea48439e5732f4b5017e3ac50270704a29a2f2d16ae394bed842173475866e0dbdccf0a83b4c86e69ca303503019b114c8e4cb8cb31748076cc4de9d845b0fced7197afd2d5df5057d700453cdba1d50d1d429d29a34f6fa2bb9e48135813b8e73a&p=8b2a9715d9c342ac10f7ce66530c8d&newp=8339cf0187904ead07bd9b7e0e158a231610db2151d4d1166b82c825d7331b001c3bbfb423231b02d6c2776d06ad4f57e9fb3474350123a3dda5c91d9fb4c57479d7&user=baidu&fm=sc&query=Caffe++AlexNet%CD%F8%C2%E7+max%5Fiter&qid=9f395e02000bf3bb&p1=3

下面附上，我在应用AlexNet网络进行训练时，配置文件的相关参数：