yolov5训练Scaled weight_decay 是什么
时间: 2024-01-08 14:18:17 浏览: 45
根据提供的引用内容,没有明确提到yolov5训练Scaled weight_decay是什么。可以提供一些相关的解释和资料,Scaled weight_decay是一种正则化技术,它可以在训练神经网络时减少过拟合的风险。在yolov5的训练中,Scaled weight_decay可以通过设置超参数来控制。
相关问题
nbs = 64 # nominal batch size accumulate = max(round(nbs / batch_size), 1) # accumulate loss before optimizing hyp['weight_decay'] *= batch_size * accumulate / nbs # scale weight_decay LOGGER.info(f"Scaled weight_decay = {hyp['weight_decay']}")
这段代码用于根据批次大小`batch_size`和累积步数`accumulate`来调整超参数`weight_decay`的值。首先,它设置一个名义批次大小`nbs`,表示最初的批次大小,这里设置为64。然后,它根据`nbs`和`batch_size`计算出累积步数`accumulate`,表示需要多少个小批次才能组成一个大批次。例如,如果`batch_size`为16,那么`accumulate`就为4,表示需要累积4个小批次才能组成一个大批次。接着,它将`weight_decay`乘以一个缩放因子`scale`,以根据批次大小和累积步数来调整该超参数的值。这里的`scale`计算公式为`scale = batch_size * accumulate / nbs`。最后,它打印出调整后的`weight_decay`的值。这个调整过程是为了保持模型训练过程中的稳定性和收敛性。
get_scaled_csi 的输出是什么
`get_scaled_csi` 函数的输出是一个复数矩阵,它描述了接收端和发射端之间的信道状态信息。该矩阵的维度为 $N_r \times N_t \times N_s$,其中 $N_r$ 表示接收天线的数量,$N_t$ 表示发射天线的数量,$N_s$ 表示子载波的数量。每个元素代表一个实际通道系数值和一个相位值。这些值是通过对接收信号进行 FFT 转换和信道估计得到的。`get_scaled_csi` 函数还会将这些值缩放到 $[0,1]$ 的范围内,以便更容易处理和传输。