Beim Trainieren eines Netzwerks werden die Snapshots aller N Iterationen in zwei Formen zusammengeführt. Eine ist die .solverstate-Datei, von der ich annehme, dass sie genau so klingt, wie sie den Zustand der Verlustfunktionen und -gradienten usw. speichert. Die andere ist die .caffemodel-Datei, in der meines Wissens die trainierten Parameter gespeichert sind.

Das .caffemodel ist die Datei, die Sie benötigen, wenn Sie ein vorab trainiertes Modell benötigen. Ich stelle mir also vor, dass es auch die Datei ist, die Sie benötigen, wenn Sie Ihr Netzwerk testen möchten.

WWofür ist der .solverstate gut? Imdieses Tutorial es sieht so aus, als könnten Sie das Training neu starten, aber wie unterscheidet sich das von der Verwendung des .caffemodel? Enthält .solverstate auch die gleichen Informationen wie .caffemodel? Anders ausgedrückt, ist .caffemodel nur eine Teilmenge von .solverstate?