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。

相关问题

yolov5学习率衰减

### YOLOv5 学习率衰减策略及配置方法

#### 一、学习率调度机制概述
YOLOv5采用了一系列精心设计的学习率调度机制来优化训练效果。这些机制不仅提升了模型的收敛速度，还增强了其泛化能力[^2]。

#### 二、具体参数说明
在YOLOv5中，学习率的相关配置通常位于`.yaml`文件内，而非传统的`.cfg`文件。以下是几个重要的参数：

- **初始学习率 (`lr0`)**：这是训练开始时设定的基础学习率。

- **最大学习率 (`lrf`)**：当训练接近结束阶段使用的最终学习率，默认情况下会非常低，几乎可以忽略不计。

- **预热轮次 (`warmup_epochs`)**：指定了多少个epoch用于逐步增加学习率至正常水平的过程，在此期间学习率线性增长。

- **余弦退火周期 (`cos_lr`)**：如果启用，则会在整个训练过程中应用余弦函数形式逐渐降低学习率；否则将按照预定步长减少学习率。

- **分段式下降节点 (`steps` 和 `lrs`) 或者 `decay_factor`**：定义了特定迭代次数处发生跳跃式的指数级削减操作的位置以及对应的缩放因子列表。

对于更详细的自定义需求，可以通过修改源码中的超参字典实现个性化调整[^3]。

hyp = {
    'lr0': 0.01,  # 初始学习率 lr0
    'lrf': 0.1,   # 最终学习率 lrf (fraction of initial value)
    'warmup_epochs': 3,
    'cos_lr': True,
}

yolov5学习率衰减之余弦退火

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。