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。