YOLOv5中不同参数组的差异化学习率设置技巧

在深度学习模型训练过程中，学习率是最重要的超参数之一。YOLOv5作为当前最先进的目标检测框架之一，在其训练过程中采用了多种学习率优化策略，其中就包括对不同参数组设置差异化学习率的技巧。

学习率预热机制中的参数组差异

YOLOv5在训练初期采用了学习率预热(Warmup)策略，但有趣的是，它对不同参数组采用了不同的预热方式。具体来说，在预热阶段：

• 权重(weights)参数的学习率从0开始逐渐增加
• 偏置(bias)参数的学习率则从0.1开始，这个初始值甚至高于基础学习率0.01

这种设计背后的技术考量是：偏置参数通常对模型性能影响较大，但相对不容易过拟合。在训练初期给予偏置参数更高的学习率，可以加速模型在初始阶段的收敛速度，同时不会带来太大的训练风险。

模型不同部分的差异化学习率

除了预热阶段的特殊处理外，YOLOv5还支持对模型不同部分设置不同的学习率。这种技术在迁移学习和微调场景中尤为重要：

1. 头部(head)与主干(body)的差异化学习率：

   • 模型头部通常负责特定任务的输出，需要更快地适应新数据
   • 主干网络包含预训练的特征提取器，需要更保守的学习率以防止破坏已有特征

2. 实现方法： 通过PyTorch优化器的参数分组功能，可以轻松实现不同部分的不同学习率设置。例如：

   optimizer = optim.SGD([
       {'params': model.head.parameters(), 'lr': 0.01},
       {'params': model.body.parameters(), 'lr': 0.001}
   ], momentum=0.9, weight_decay=0.0005)
   

实践建议

在实际应用中，设置差异化学习率时需要考虑以下几点：

1. 学习率比例：头部学习率通常是主干学习率的5-10倍
2. 参数组划分：需要清楚了解模型结构，正确划分参数组
3. 预热阶段：差异化预热策略可以结合使用
4. 监控调整：训练过程中要密切监控各部分参数的更新情况

通过合理运用这些技巧，可以显著提升YOLOv5模型的训练效率和最终性能。特别是在迁移学习场景下，差异化学习率设置往往能带来明显的效果提升。