YOLOV5学习率在哪里

YOLOV5（You Only Look Once Version 5）是一种流行的物体检测算法，其超参数设置包括学习率在内的训练参数通常是在PyTorch框架下的配置文件`yolov5s.yaml`、`yolov5m.yaml`等中定义的。学习率（Learning Rate）是一个关键的学习参数，它决定了模型更新权重的速度。在这些配置文件中，你可以找到类似`lr`（learning rate）这样的键，它的值通常是随着时间（如训练轮数的增加）而动态调整的，常见的策略有固定学习率、阶跃式衰减、余弦退火等。

例如，在`yolov5s.yaml`中，学习率可能是这样设置的：

# 学习率设置
optimizer:
  _target_: torch.optim.AdamW
  lr: 0.001 # 初始学习率
  weight_decay: 0.0005 # 权重衰减
  milestones: [80, 160] # 阶梯下降的步长点
  schedule: cosine # 学习率衰减类型

要查看具体的数值，你需要直接查看这些配置文件内容。如果你想在训练过程中动态调整学习率，可以在训练脚本`train.py`中通过修改优化器的相关参数来控制。