在Caffe中，可以通過修改solver.prototxt文件來調整超參數來優化模型。以下是一些常用的超參數及其含義：
base_lr：學習率，控制模型參數的更新速度。通常初始值為0.01，可以根據實際情況進行調整。
momentum：動量，用于加速梯度下降的收斂速度。通常初始值為0.9。
weight_decay：權重衰減，用于控制模型的復雜度，防止過擬合。通常初始值為0.0005。
lr_policy：學習率衰減策略，可以選擇不同的衰減方式，如fixed、step、exp等。
gamma：學習率衰減因子，用于控制學習率的衰減速度。
max_iter：最大迭代次數，用于控制訓練的輪數。
通過調整這些超參數，可以優化模型的性能和訓練速度。建議通過實驗和交叉驗證來選擇最優的超參數組合。
