在Caffe中，可以通過修改solver.prototxt文件來設置學習率策略。具體步驟如下：
打開solver.prototxt文件，可以使用文本編輯器打開。
在文件中找到base_lr參數，這是初始學習率的值，可以根據需要進行調整。
在文件中添加學習率策略，可以使用以下幾種常見的學習率策略：
stepsize策略：在solver.prototxt文件中添加stepsize參數和gamma參數，stepsize表示多少次迭代后進行學習率衰減，gamma表示衰減率。例如：stepsize: 100000
gamma: 0.1
表示在每100000次迭代后學習率衰減為原來的0.1倍。
multistep策略：在solver.prototxt文件中添加stepvalue參數和gamma參數，stepvalue表示一個迭代次數列表，每到列表中的迭代次數就進行一次學習率衰減，gamma表示衰減率。例如：stepvalue: 100000, 200000, 300000
gamma: 0.1
表示在每100000、200000、300000次迭代后學習率衰減為原來的0.1倍。
inv策略：在solver.prototxt文件中添加gamma參數和power參數，gamma表示初始學習率衰減率，power表示學習率調整的冪次。例如：gamma: 0.0001
power: 0.75
表示學習率每次衰減為原來的0.0001次方。
保存文件，然后重新開始訓練模型，學習率策略就會按照設置的規則進行調整。
通過以上步驟，就可以在Caffe中設置不同的學習率策略來優化模型的訓練效果。
