yolov7学习率如何设置

根据引用\[2\]中的代码，yolov7的学习率可以通过两种方式进行设置。一种是线性衰减，另一种是使用余弦函数进行衰减。如果选择线性衰减，可以使用以下公式进行计算：lf = lambda x: (1 - x / (epochs - 1)) * (1.0 - hyp\['lrf'\]) + hyp\['lrf'\]，其中epochs表示网络的迭代次数。另一种方式是使用余弦函数进行衰减，可以使用one_cycle函数进行计算。具体的学习率变化过程是从初始学习率lr=0.01，通过余弦函数进行衰减，衰减到最终学习率lr0*lrf = 0.01 * 0.1 = 0.001。可以使用lr_scheduler.LambdaLR(optimizer, lr_lambda=lf)来设置学习率衰减策略。根据引用\[3\]中的描述，网络迭代次数一般在100-300之间，如果数据量较大，可以适当增加迭代次数。基于迁移学习的网络训练最低训练时间一般是10个小时，可以根据自己的训练一次数据的时间来计算学习率的设置。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [yolov7系列-训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/qq122716072/article/details/125809656)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [YOLOv7目标检测-训练参数2-基本参数作用](https://blog.csdn.net/ThreeS_tones/article/details/129802714)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLO网络中的学习率调整可视化](https://blog.csdn.net/m0_56654441/article/details/120610901)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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