caffe团队用imagenet图片进行训练，迭代30多万次，训练出来一个model。这个model将图片分为1000类，应该是目前为止最好的图片分类model了。

假设我现在有一些自己的图片想进行分类，但样本量太小，可能只有几百张，而一般深度学习都要求样本量在1万以上，因此训练出来的model精度太低，根本用不上，那怎么办呢？

那就用caffe团队提供给我们的model吧。

因为训练好的model里面存放的就是一些参数，因此我们实际上就是把别人预先训练好的参数，拿来作为我们的初始化参数，而不需要再去随机初始化了。图片的整个训练过程，说白了就是将初始化参数不断更新到最优的参数的一个过程，既然这个过程别人已经帮我们做了，而且比我们做得更好，那为什么不用他们的成果呢？

使用别人训练好的参数，必须有一个前提，那就是必须和别人用同一个network，因为参数是根据network而来的。当然，最后一层，我们是可以修改的，因为我们的数据可能并没有1000类，而只有几类。我们把最后一层的输出类别改一下，然后把层的名称改一下就可以了。最后用别人的参数、修改后的network和我们自己的数据，再进行训练，使得参数适应我们的数据，这样一个过程，通常称之为微调（fine tuning).

既然前两篇文章我们已经讲过使用digits来进行训练和可视化，这样一个神器怎么能不使用呢？因此本文以此工具为例，讲解整个微调训练过程。

一、下载model参数

可以直接在浏览器里输入地址下载，也可以运行脚本文件下载。下载地址为：

文件名称为：bvlc_reference_caffenet.caffemodel，文件大小为230M左右，为了代码的统一，将这个caffemodel文件下载到caffe根目录下的 models/bvlc_reference_caffenet/ 文件夹下面。也可以运行脚本文件进行下载：

# sudo ./scripts/download_model_binary.py models/bvlc_reference_caffenet

 二、准备数据

如果有自己的数据最好，如果没有，可以下载我的练习数据：

这些数据共有500张图片，分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。编号分别以3，4，5，6，7开头，各为一类。我从其中每类选出20张作为测试，其余80张作为训练。因此最终训练图片400张（放在train文件夹内，每个类一个子文件夹），测试图片100张（放在test文件夹内，每个类一个子文件夹）。

将图片下载下来后解压，放在一个文件夹内。比如我在当前用户根目录下创建了一个data文件夹，专门用来存放数据，因此我的训练图片路径为：/home/xxx/data/re/train

打开浏览器，运行digits，如果没有这个工具的，推荐安装，真的是学习caffe的神器。安装及使用可参见我的前两篇文章：

新建一个classification dataset,设置如下图：

下面图片格式选为jpg, 为dataset取一个名字，就开始转换吧。结果如图：

三、设置model

回到digits根目录，新建一个classification model， 选中你的dataset, 开始设置最重要的network.

 

caffenet的网络配置文件，放在 caffe/models/bvlc_reference_caffenet/ 这个文件夹里面，名字叫train_val.prototxt。打开这个文件，将里面的内容复制到上图的Custom Network文本框里，然后进行修改，主要修改这几个地方：

1、修改train阶段的data层为：

layer {  name: "data"  type: "Data"  top: "data"  top: "label"  include {    phase: TRAIN  }  transform_param {    mirror: true    crop_size: 227  }}

即把均值文件（mean_file)、数据源文件(source)、批次大小(batch_size)和数据源格式（backend)这四项都删除了。因为这四项系统会根据dataset和页面左边“solver options"的设置自动生成。

2、修改test阶段的data层：

layer {  name: "data"  type: "Data"  top: "data"  top: "label"  include {    phase: TEST  }  transform_param {    mirror: false    crop_size: 227  }}

和上面一样，也是删除那些项。

3、修改最后一个全连接层（fc8)：

layer {  name: "fc8-re"               #原来为"fc8"  type: "InnerProduct"  bottom: "fc7"  top: "fc8"  param {    lr_mult: 1.0    decay_mult: 1.0  }  param {    lr_mult: 2.0    decay_mult: 0.0  }  inner_product_param {    num_output: 5        #原来为"1000"    weight_filler {      type: "gaussian"      std: 0.01    }    bias_filler {      type: "constant"      value: 0.0    }  }}

看注释的地方，就只有两个地方修改，其它不变。

设置好后，就可以开始微调了(fine tuning).

训练结果就是一个新的model，可以用来单张图片和多张图片测试。具体测试方法前一篇文章已讲过，在此就不重复了。

在此，将别人训练好的model用到我们自己的图片分类上，整个微调过程就是这样了。如果你不用digits，而直接用命令操作，那就更简单，只需要修改一个train_val.prototxt的配置文件就可以了，其它都是一样的操作。