yolov5的学习率

yolov5的学习率是需要根据具体情况进行调整的。根据引用中提供的链接，yolov5使用自定义的优化器分组方式，对权重、偏置和BN层使用不同的优化方式。在训练过程中，一般会先设置较大的学习率，以便快速接近最优点的附近，然后逐渐减小学习率，使模型缓慢收敛到最优值，具体的学习率数值可以根据实际情况进行调整。因此，yolov5的学习率是一个可以根据需求和实验进行调整的参数。