yolov5s的SGD周期学习率
时间: 2023-11-03 21:59:28 浏览: 112
yolov5s目标检测模型,基于pytorch实现
YOLOv5s使用的是SGD优化器,其学习率是动态调整的,采用的是一种基于迭代次数的分段学习率策略。具体来说,它将训练总迭代次数分为若干个阶段(通常是3个),每个阶段采用不同的学习率。其中,第一个阶段的学习率最大,后面的阶段学习率逐渐减小。一般情况下,YOLOv5s的SGD学习率周期为90个迭代,具体的学习率大小可以根据具体的数据集和训练任务进行调整。
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