yolov5训练自己的的数据集太小的话，训练轮数也会小吗

是的，如果你的数据集很小，那么你可能需要减少训练轮数，否则可能会过拟合。过拟合指的是模型在训练数据上表现很好，但在新的测试数据上表现很差。因此，过拟合可能会导致模型的泛化能力不足。

为了避免过拟合，有几种方法可以尝试：

1. 数据增强：通过对原始数据进行随机变换（如旋转、平移、缩放、翻转等）来增加数据量。

2. 正则化：使用 L1、L2 或 Dropout 等正则化技术来减少模型的复杂度和过拟合风险。

3. 提前停止：在验证集上监控模型的性能，并在性能达到最佳时提前停止训练，以避免过拟合。

4. 使用预训练模型：使用在大规模数据集上预训练的模型作为初始参数来训练自己的数据集，以提高模型的泛化性能。

无论你选择哪种方法，都应该根据实际情况调整训练轮数，以获得最佳的性能和泛化能力。