Caffe框架中的学习率调剂策略有哪几种

在Caffe框架中，学习率调剂策略主要有以下几种：

1. 固定学习率（Fixed Learning Rate）：在训练进程中保持不变的学习率。

2. 随时间衰减学习率（Step Down Learning Rate）：在训练进程中随着时间的推移逐渐减小学习率。

3. 多项式衰减学习率（Polynomial Decay Learning Rate）：在训练进程中根据多项式函数的衰减规律逐渐减小学习率。

4. 指数衰减学习率（Exponential Decay Learning Rate）：在训练进程中根据指数函数的衰减规律逐渐减小学习率。

5. 自适应学习率（Adaptive Learning Rate）：根据当前模型的性能和训练进程中的反馈信息来动态调剂学习率，如使用动量（momentum）和自适应梯度算法（Adagrad、RMSprop、Adam等）来调剂学习率。

这些学习率调剂策略可以根据具体任务和数据集的特点来选择，以帮助模型更快地收敛并获得更好的性能。