在Caffe中，Solver配置文件可以设置学习率等超参数。以下是一个示例Solver配置文件的设置：
# 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表示初始学习率，lr_policy表示学习率的调整策略（例如step表示按照stepsize和gamma调整学习率），gamma表示学习率的调整系数，stepsize表示学习率调整的步长，momentum表示动量，weight_decay表示权重衰减系数，snapshot表示保存模型的间隔，snapshot_prefix表示保存模型的前缀，solver_mode表示使用的计算设备（GPU或CPU）。
通过修改这些超参数，可以调整模型的训练过程，从而优化模型的性能。
