yolov5 学习率

Yolov5中有多种学习率调整策略可供选择。其中一种是线性调整，另一种是One Cycle Policy。此外，还有其他学习率调整策略，如LR Range Test、Cyclical LR、SGDR、AdamW、SGDW以及Pytorch的余弦退火学习率策略。\[1\]\[2\]

在Yolov5中，使用了自定义的优化器分组方式。权重使用权重衰减，偏置和BN层使用SGD进行优化。具体的学习率和优化器代码部分可以参考相关链接。\[3\]

综上所述，Yolov5提供了多种学习率调整策略，并使用自定义的优化器分组方式进行优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv5的Tricks | 【Trick6】学习率调整策略（One Cycle Policy、余弦退火等）](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/125170729)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOv5-优化器和学习率调整策略](https://blog.csdn.net/a699669/article/details/122328265)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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