一.样本目录的区别：
caffe创建样本时，允许样本目录下有多级子目录，最终的类型数是样本目录下的文件个数
如样本目录是：train,图片存放在worker,tools,machine,orign。。。等子目录下

   
                          |------worker
 |------postive----|------tools
 |                       |------machine
 |                       |------scaford   
 |
 |   
train
 |                
 |    
 |                        |------orign
 |-------negtive---|
                         |------agument

如果用digits创建数据库，如果选择样本的路径为train，则创建2类，一类为postive，一类为negtive。当然即digits也能在postive上创建4类（worker，tools，machine，scaford），或者在negtive上创建2类（orign，agument）   
如果用keras创建数据库，如果选择样本的路径为train，则创建失败，keras要求样本目录下的子目录必须有图片。即keras只能在postive上创建4类（worker，tools，machine，scaford），或者在negtive上创建2类（orign，agument），不能在train上创建两类

二 训练迭代的区别：
keras使用epoch，caffe使用max_iterator，其中iterator表示一次正向传播和一次方向传播，参与的样本数是batch_size。
epoch是iterator很多次后，完成一次验证。即max_iterator=epoch*验证迭代间隔(我觉得一次epoch应该是所有的样本都处理结束，iterator只处理batch_size个样本)