yms-faster-rcnn 0.0.9

My awesome package

学习率调度器

1. LambdaLR：将每个参数组的学习率设置为初始学习率乘以一个给定函数的值。

   参数：lr_lambda（函数或列表）：一个函数，它根据整数参数 epoch 计算一个乘法因子，或者是一个这样的函数列表，其中每个函数对应优化器 optimizer.param_groups 中的一个组。

2. MultiplicativeLR：将每个参数组的学习率乘以指定函数中给出的因子。

   参数：lr_lambda（函数或列表）：一个函数，它根据整数参数 epoch 计算一个乘法因子，或者是一个这样的函数列表，其中每个函数对应优化器 optimizer.param_groups 中的一个组。

3. StepLR:每经过 step_size 个周期，就将每个参数组的学习率按照 gamma 的比例衰减。请注意，这种衰减可以与来自该调度器外部的其他对学习率的变化同时发生。

   参数：step_size（整数）：学习率衰减的周期。 gamma（浮点数）：学习率衰减的乘法因子。

4. MultiStepLR:当训练周期（epoch）达到某个里程碑时，每个参数组的学习率会按 gamma 因子进行衰减。请注意，这种衰减可以与来自外部调度器的其他学习率变化同时发生。

   参数：milestones（列表）：训练周期索引的列表，要求必须是递增的。 gamma（浮点数）：学习率衰减时所使用的乘法因子。

5. ConstantLR: