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在Caffe中進行模型微調可以通過以下步驟來實現：
準備數據集：首先需要準備用于微調的數據集，包括訓練集和驗證集。數據集應該與原始模型訓練時使用的數據集相似。
修改網絡結構：根據需要微調的任務，可能需要對原始模型的網絡結構進行一些修改。例如，可以在原始模型的末尾添加新的全連接層或修改現有層的輸出大小。
配置Solver：創建一個新的Solver配置文件，設置微調過程中的參數，如學習率、迭代次數、優化器類型等。
加載預訓練模型：加載原始模型的權重參數作為初始權重，可以加快微調的收斂速度。
開始微調：使用caffe train命令開始微調過程，監視訓練和驗證集上的損失值和準確率，以便調整參數。
保存模型：在微調過程中，可以定期保存模型權重參數，以便在需要時重新加載或繼續微調。
通過以上步驟，可以在Caffe中進行模型微調，使原始模型適應新的任務或數據集。
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