darknet源码之学习率调整

下面将描述的是基于yolov2.cfg文件，对于学习率的调整方法

缩写

lr = learning rate
bn = batch size

主要文件

读取cfg配置参数的主要文件为src/parser.c
yolov2.cfg中相关部分

learning_rate=0.001
burn_in=1000
max_batches = 500200
policy=steps
steps=400000,450000
scales=.1,.1

这里有很多的参数读入，我们此处只关心学习率。
学习率受到多个参数控制，首先我们先找到burn_in

net->burn_in = option_find_int_quiet(options, "burn_in", 0);

读入的burn_in在src/network.c中的

float get_current_rate(network *net)

函数中使用到了
这里利用了bn和burn_in进行对比，返回一个新的当前学习率

if (batch_num < net->burn_in) return net->learning_rate * pow((float)batch_num / net->burn_in, net->power);

完成burn_in个batch之后，下面学习率更新将根据net->policy进行选择，而yolov2中选择的policy为
steps
还是在这个函数中，跳到STEPS的case查看，记住yolov2.cfg中引入的steps和scales

switch (net->policy) {
     
        ...
        case STEPS:
            rate = net->learning_rate;
            for(i = 0; i < net->num_steps; ++i){
     
                if(net->steps[i] > batch_num) return rate;
                rate *= net->scales[i];
            }
            return rate;

分析这段代码，可以知道，learning rate在bn到了一定的值之后，会让rate缩小scale的倍数，再进行返回。