yolov5查看学习率
时间: 2023-10-16 18:08:08 浏览: 53
你可以通过以下代码查看 YOLOv5 模型的当前学习率:
```python
from models.yolo import Model, is_parallel
model = Model()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
print(optimizer.param_groups[0]['lr'])
```
这里假设模型定义在 `models/yolo.py` 文件中,Adam 优化器使用学习率为 0.001。`optimizer.param_groups['lr']` 可以获取当前学习率的值。
相关问题
yolov5最终学习率
YOLOv5是一种目标检测算法,它是YOLO系列的最新版本。在YOLOv5中,学习率是训练过程中的一个重要超参数,用于控制模型参数的更新速度。YOLOv5的最终学习率是指在训练过程中,学习率逐渐减小到的最小值。
YOLOv5的学习率调度策略采用了一种称为"cosine annealing"的方法。具体来说,初始学习率会根据设定的初始值进行训练,然后在每个epoch结束时,学习率会根据余弦函数进行调整。学习率的调整过程如下:
1. 初始学习率:根据设定的初始值开始训练。
2. 余弦退火:在每个epoch结束时,根据余弦函数调整学习率。余弦函数的周期是训练总epoch数的一半,即学习率会在前一半epoch中逐渐减小,然后在后一半epoch中逐渐增大。
3. 最终学习率:当训练结束时,学习率会逐渐减小到一个较小的值,这个值就是YOLOv5的最终学习率。
需要注意的是,YOLOv5的最终学习率是根据具体的训练设置和数据集来确定的,不同的训练任务可能会有不同的最终学习率。因此,具体的最终学习率需要根据实际情况进行调整和设置。
yolov5改进学习率
YOLOv5在学习率方面进行了改进。根据引用[1]中提到的链接,YOLOv5使用了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。具体来说,权重使用了权重衰减,偏置使用了默认的优化方式,而BN层使用了SGD优化器。这种分组方式可以更好地适应不同参数的更新需求。
此外,学习率在深度学习优化器中是一个重要的超参数。根据引用[3]中提到的,学习率的选择对于网络的训练非常关键。一般而言,网络训练刚开始时,学习率会设置得较大,以便快速收敛。然后随着训练的进行,学习率会逐渐减小,以使损失函数能够收敛到最小值。具体的学习率调整策略可能因不同的网络和任务而有所不同。
关于YOLOv5的具体学习率改进细节,我在提供的引用中没有找到相关信息。但根据引用[2]中提到的,YOLOv5进行了超过50种注意力机制的改进,可能也对学习率进行了相应的调整。如果你对YOLOv5的学习率改进有更详细的需求,建议参考原始的YOLOv5改进源代码或相关文献。