在Caffe中，Solver配置文件可以設置學習率等超參數。以下是一個示例Solver配置文件的設置：
# Solver configuration
net: "example_network.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 1000
display: 100
max_iter: 10000
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "snapshot"
solver_mode: GPU
在上面的示例中，base_lr表示初始學習率，lr_policy表示學習率的調整策略（例如step表示按照stepsize和gamma調整學習率），gamma表示學習率的調整系數，stepsize表示學習率調整的步長，momentum表示動量，weight_decay表示權重衰減系數，snapshot表示保存模型的間隔，snapshot_prefix表示保存模型的前綴，solver_mode表示使用的計算設備（GPU或CPU）。
通過修改這些超參數，可以調整模型的訓練過程，從而優化模型的性能。
