mmseg配置解析 Polynomial Decay 多项式衰减
Polynomial Decay(多项式衰减)是一种常用的学习率调度方法,通过多项式函数逐步减少学习率,帮助模型更好地收敛。公式为:\[ lr = (lr_{initial} - \eta_{min}) \times \left(1 - \frac{current\_iter}{max\_iters}\right)^{power} + \eta_{min} \]。参数包括初始学习率、最小学习率、当前迭代次数、总迭代次数和衰减指数。适用于需要平滑降低学习率的场景,特别在训练后期微调模型参数。