在Caffe中进行模型微调可以通过以下步骤实现：
准备数据集：首先，准备新的数据集，包括训练集和验证集。确保数据集的文件格式符合Caffe的要求。
修改网络配置文件：根据要微调的模型，修改网络配置文件，主要是修改最后一层的输出层以及相应的类别数。
下载预训练模型：下载预训练的模型作为初始权重，以便进行微调。
设置solver参数：修改solver文件，设置迭代次数、初始学习率、权重衰减等参数。
开始微调：运行Caffe的训练命令，开始微调模型。在训练过程中，监控训练损失和验证准确率，根据需要调整学习率或其他超参数。
评估模型：微调完成后，使用测试集对模型进行评估，查看模型的性能表现。
以上步骤是在Caffe中进行模型微调的基本流程，具体操作中可能会根据任务需求进行适当调整。
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# 保存模型
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