yolov5s使用哪种梯度下降

YOLOv5使用的是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）优化算法。在训练过程中，每次将一小批数据（mini-batch）输入模型，计算出其损失函数，然后对模型参数进行更新，直到达到一定的训练轮数或者满足一定的停止条件。SGD是深度学习中最常用的优化算法之一，其主要优点是计算简单，易于实现，并且在训练大规模数据集时具有较好的收敛性能。

相关问题

yolov5s用的是什么梯度下降

Yolov5s使用的是基于随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）的优化器。具体来说，它使用了一种叫做"Adam"的变种，即"AdamW"优化器，它在原始Adam的基础上增加了权重衰减的项，可以更好地控制模型的过拟合情况。此外，Yolov5s还使用了一些其他的技巧，如学习率的调整和梯度裁剪等，来优化训练过程，并提高模型的性能。

yolov5s训练迭代

YOLOv5s是一种基于深度学习的目标检测模型，它采用了一种称为You Only Look Once (YOLO) 的实时物体检测算法。在训练迭代过程中，主要包括以下几个步骤：

1. **数据准备**：首先需要预处理图像数据，将其转换成YOLO模型所需的格式，如归一化、大小调整等，并对训练集和验证集进行划分。

2. **初始化模型**：加载预训练的YOLov5s权重，这个模型已经在大规模数据上进行了训练，可以作为基础模型进行微调。

3. **设置超参数**：确定优化器（如SGD、Adam）、学习率、批大小、迭代次数等关键训练参数。

4. **前向传播**：将每个批次的数据送入网络进行预测，计算损失函数，包括分类损失和位置回归损失。

5. **反向传播与优化**：根据损失函数计算梯度并更新模型参数，通常会利用批量随机梯度下降或其他优化算法进行训练。

6. **验证与监控**：在每一轮训练结束后，使用验证集评估模型性能，记录精度、召回率等指标，以便调整模型或优化过程。

7. **早停策略**：如果验证集上的性能连续几个周期没有提升，可能会启用早停机制，防止过拟合。

8. **保存模型**：当达到预定的训练轮数或性能目标时，会保存训练好的模型，以便后续使用或部署。