yolov5中如何降低学习率
时间: 2023-10-13 11:14:36 浏览: 48
在YOLOv5中,可以通过以下两种方法降低学习率:
1. 手动调整学习率:在训练过程中,可以手动调整学习率。通常情况下,初始学习率可以设置为较大的值,然后随着训练的进行不断降低学习率,以便让模型逐渐收敛到最优解。可以通过修改train.py文件中的opt参数来调整学习率,例如:
```python
opt = argparse.ArgumentParser()
opt.add_argument('--lr', type=float, default=0.001, help='learning rate') # 设置初始学习率
...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=opt.lr, momentum=0.9, weight_decay=5e-4)
...
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 设置学习率衰减策略
```
在训练过程中,可以通过修改opt.lr的值来调整学习率。
2. 学习率衰减策略:除了手动调整学习率外,还可以采用学习率衰减策略来自动降低学习率。常用的学习率衰减策略包括StepLR、MultiStepLR、ReduceLROnPlateau等。在YOLOv5中,可以通过修改train.py文件中的scheduler参数来设置学习率衰减策略,例如:
```python
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1) # 每10个epoch将学习率乘以0.1
```
在训练过程中,学习率会根据设置的衰减策略自动调整。