Caffe中的Solver主要用于定義和訓練神經網絡模型。Solver負責管理模型的優化過程，包括選擇優化算法、設置學習率和其他超參數、定義損失函數和評估指標等。通過Solver，用戶可以方便地配置模型的訓練過程，并監控模型的性能。Solver在訓練過程中會根據損失函數的反饋來更新模型的參數，直到達到預設的訓練次數或達到停止條件為止。因此，Solver在Caffe中扮演著至關重要的角色，是訓練神經網絡模型的關鍵組件之一。
