在Caffe中处理内存溢出问题有几种方法：
减少batch size：减少每次输入神经网络的数据量，可以减少内存占用，从而减少内存溢出的可能性。
减少网络模型的大小：可以尝试减少网络模型的复杂度，减少参数数量和占用内存的大小。
使用更小的图片尺寸：减小输入图片的尺寸也可以减少内存占用。
增加GPU内存：如果是在GPU上运行，可以尝试增加GPU的内存。
使用分布式训练：将训练任务分发到多台机器上进行训练，可以减少每台机器的内存占用。
使用内存优化的工具：可以使用一些内存优化的工具来分析内存使用情况，找到内存占用高的地方，进行优化。
如果以上方法都无法解决内存溢出问题，可能需要考虑使用更高配置的硬件或者对代码进行进一步的优化。
