yolov5使用优化器
时间: 2023-07-30 17:07:54 浏览: 135
YOLOv5使用的优化器是AdamW。AdamW是一种基于Adam优化器的变体,它对权重衰减进行了修正,以便更有效地优化模型。在YOLOv5中,AdamW优化器的超参数可以通过训练脚本中的`--optimizer`参数进行配置。例如,可以使用以下命令将AdamW优化器与默认超参数一起用于训练:
```
python train.py --optimizer adamw
```
此外,YOLOv5还提供了其他优化器选项,如SGD和Ranger等。你可以在训练脚本中找到更多关于优化器的配置选项,并根据自己的需求选择合适的优化器。
相关问题
YOLOv5优化器介绍
YOLOv5使用的优化器是AdamW,它是Adam优化器的一种变体。AdamW在Adam的基础上加入了权重衰减(Weight Decay)的惩罚项,用于防止过拟合。AdamW的更新规则如下:
首先,计算梯度的均值和方差:
$$m_t = \beta_1m_{t-1} + (1-\beta_1)g_t$$
$$v_t = \beta_2v_{t-1} + (1-\beta_2)g_t^2$$
其中,$g_t$表示当前的梯度,$\beta_1$和$\beta_2$为超参数,分别表示梯度的一阶和二阶动量的衰减率。
然后,对梯度进行修正:
$$\hat{m}_t = \frac{m_t}{1-\beta_1^t}$$
$$\hat{v}_t = \frac{v_t}{1-\beta_2^t}$$
接下来,使用修正后的梯度和学习率进行参数的更新:
$$\theta_t = \theta_{t-1} - \frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon} \cdot \hat{m}_t$$
最后,加入权重衰减的惩罚项:
$$\theta_t = \theta_t - \eta \cdot \lambda \cdot \theta_{t-1}$$
其中,$\lambda$为权重衰减系数,$\epsilon$为避免除以零的小常数。
AdamW优化器的优点是在Adam的基础上加入了权重衰减,使得模型更加稳定,并且可以通过调整权重衰减系数来控制模型的复杂度。此外,AdamW可以自适应地调整学习率,避免了手动调节学习率的繁琐过程。
yolov5损失函数优化器
YOLOv5使用的损失函数是Focal Loss,它可以帮助解决类别不平衡问题。具体来说,它将样本的权重根据其难易程度进行调整,使得模型更加关注那些难以分类的样本。
优化器方面,YOLOv5使用的是SGD优化器,具体来说,它采用了动量法(Momentum)和学习率衰减(Learning Rate Decay)来加速训练并提高模型的性能。此外,YOLOv5还使用了一种称为SAM(Sharpness-Aware Minimization)的优化器,可以进一步提高模型的性能。SAM通过在梯度下降时调整梯度方向,避免了优化器陷入局部最优解,从而提高了模型的泛化能力。