yolov5学习率衰减之余弦退火
时间: 2023-10-04 20:08:13 浏览: 208
Yolov5中使用余弦退火(Cosine Annealing)作为学习率衰减策略是一种常见的做法。余弦退火可以使模型在训练过程中逐渐降低学习率,从而更好地收敛到最优解。
具体实现步骤如下:
1. 首先,确定一个初始学习率(通常是比较大的值),以及总的训练迭代次数(epochs)。
2. 在每个迭代中,计算当前的训练迭代次数(current_epoch)。
3. 根据余弦函数计算一个介于0和1之间的衰减因子(decay_factor):
decay_factor = 0.5 * (1 + cos((current_epoch / epochs) * pi))
这里使用了余弦函数来控制衰减因子的变化。
4. 最后,将初始学习率乘以衰减因子,得到当前迭代的学习率。
通过这种方式,学习率会在训练过程中逐渐降低,并且在接近训练结束时趋近于零。这有助于模型在后期更细致地调整参数,提高性能。
需要注意的是,余弦退火只是一种学习率衰减策略之一,还有其他的方法可供选择,如学习率衰减表等。选择合适的学习率衰减策略需要根据具体问题和数据集进行调整和实验。
相关问题
学习率衰减之余弦退火结果分析
余弦退火是一种常用的学习率衰减方法,它可以使得模型在训练初期更快地收敛,训练后期更加稳定。余弦退火的具体实现是:在训练过程中,将学习率按照余弦函数的形式进行衰减,其中初始学习率为 $\eta_0$,最小学习率为 $\eta_{min}$,总共训练 $T$ 个 epoch,当前处于第 $t$ 个 epoch,那么余弦退火的学习率计算公式为:
$$\eta_t = \eta_{min} + \frac{1}{2}(\eta_0 - \eta_{min})(1 + \cos(\frac{T-t}{T}\pi))$$
其中,$\cos(\frac{T-t}{T}\pi)$ 是余弦函数的值,它会在 $[0,1]$ 之间变化,从而使得学习率在训练过程中平滑地进行衰减。
余弦退火的结果分析如下:
1. 收敛速度更快:余弦退火可以使得模型在训练初期更快地收敛,因为初始学习率比较大,可以使得模型更快地学习到数据的特征。
2. 训练稳定性更高:余弦退火可以使得学习率在训练过程中平滑地进行衰减,从而避免了学习率突然下降导致模型发生震荡的情况,提高了训练的稳定性。
3. 避免陷入局部最优解:余弦退火可以使得学习率在训练后期逐渐变小,从而避免了模型陷入局部最优解的情况,提高了模型的泛化能力。
总之,余弦退火是一种非常实用的学习率衰减方法,可以有效地提高模型的性能和训练效果。
yolov5怎么设定学习率衰减
根据引用[1]和引用[3]的内容,yolov5中提供了两种学习率的调整方式,一种是线性调整,另外一种是One Cycle Policy。在yolov5的代码训练过程中,作者对不同的层使用不同的学习率调整方法,分别分为权重层weight,偏执层bais,和BN层。这样单独调整不同层的学习率可以使得模型训练得更好。此外,yolov5还采用了warmp-up的方法预热学习率。在warmp-up阶段,采用一维线性插值来对每次迭代的学习率进行更新。在warmp-up阶段之后,采用余弦退火算法来对学习率进行更新。因此,yolov5的学习率衰减是通过线性调整和One Cycle Policy以及warmp-up和余弦退火算法来实现的。