yolov5调整学习率

yolov5在训练过程中采用了不同的学习率调整方法来优化模型的训练效果。根据引用\[1\]中的描述，yolov5对不同的层使用不同的学习率调整方法，包括权重层、偏执层和BN层。这样可以使得模型的训练更加有效。

此外，yolov5还采用了warmp-up的方法来预热学习率。在warmp-up阶段，学习率会从一个非常小的值逐渐增加到一个较大的值，以帮助模型更好地适应训练数据。在warmp-up阶段之后，yolov5使用余弦退火算法来进一步调整学习率。余弦退火算法会使学习率在训练过程中逐渐减小，以达到更好的收敛效果。

根据引用\[2\]和引用\[3\]中的图示，可以看出yolov5的学习率调整方式。在训练开始时，学习率会经过warmp-up阶段逐渐增加，然后采用余弦退火算法进行进一步调整。这种学习率调整方式可以使得模型在训练过程中更好地适应数据，并且有助于提高模型的性能。

综上所述，yolov5通过不同层的学习率调整和warmp-up、余弦退火等方法来优化模型的训练效果。这些调整方式可以使得模型更好地适应数据，并且提高模型的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [1.Yolov5学习率调整策略](https://blog.csdn.net/jhsignal/article/details/113375398)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOv5 训练技巧（四）](https://blog.csdn.net/weixin_44227733/article/details/124151340)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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