老式yolov5代码中如何降低学习率

在老式的 YOLOv5 代码中，可以通过修改训练配置文件中的参数来降低学习率。具体来说，可以将初始学习率（learning rate）降低为原来的一半或更小的值，并且在训练过程中逐渐降低学习率，以提高模型的稳定性和收敛性。例如，在训练过程中可以设置一个学习率衰减策略（learning rate decay strategy），比如每经过一定的 epoch 就将学习率降低一个固定的比例，或者根据验证集的性能来动态调整学习率等。具体的代码实现可以参考训练脚本中的 lr_scheduler 部分。