# cfg.SOLVER
SOLVER Group定义所有和训练优化相关的配置
## `LR`
初始学习率
### 默认值
0.1
## `LR_POLICY`
学习率的衰减策略,支持`poly` `piecewise` `cosine`三种策略
### 默认值
`poly`
### 示例
* 当使用`poly`衰减时,假设初始学习率为0.1,训练总步数为10000,则在power分别为`0.4``0.8``1``1.2``1.6`时,衰减曲线如下图:
* power = 1 衰减曲线为直线
* power > 1 衰减曲线内凹
* power < 1 衰减曲线外凸
* 当使用`piecewise`衰减时,假设初始学习率为0.1,GAMMA为0.9,总EPOCH数量为100,DECAY_EPOCH为[10, 20],衰减曲线如下图:
* 当使用`cosine`衰减时,假设初始学习率为0.1,总EPOCH数量为100,衰减曲线如下图:
## `POWER`
学习率Poly下降指数,仅当策略为[`LR_POLICY`](#LR_POLICY)为`poly`时有效
### 默认值
0.9
## `GAMMA`
学习率piecewise下降指数,仅当策略为[`LR_POLICY`](#LR_POLICY)为`piecewise`时有效
### 默认值
0.1
## `DECAY_EPOCH`
学习率piecewise下降间隔,仅当策略为[`LR_POLICY`](#LR_POLICY)为`piecewise`时有效
### 默认值
[10, 20]
## `WEIGHT_DECAY`
L2正则化系数
### 默认值
0.00004
## `BEGIN_EPOCH`
起始EPOCH值
### 默认值
0
## `NUM_EPOCHS`
训练EPOCH数
### 默认值
30(需要根据实际需求进行调整)
## `SNAPSHOT`
训练时,保存模型的间隔(单位为EPOCH)
### 默认值
10(意味着每训练10个EPOCH保存一次模型)