前言：上兩篇完成了learning rate引數和decay引數的調整，這一篇嘗試調整一些其他的引數，如ignore_thresh、以及data argument 相關的的引數，目前得到的最好的實驗結果是：
- learning rate:0.001
- policy：step
- step：40000（0.1）
- decay：0.0010-0.0015

引數一：ignore_thresh

• 引數解釋：ignore_thresh 指得是參與計算的IOU閾值大小。當預測的檢測框與ground true的IOU大於ignore_thresh的時候，參與loss的計算，否則，檢測框的不參與損失計算。
• 引數目的和理解：目的是控制參與loss計算的檢測框的規模，當ignore_thresh過於大，接近於1的時候，那麼參與檢測框迴歸loss的個數就會比較少，同時也容易造成過擬合；而如果ignore_thresh設定的過於小，那麼參與計算的會數量規模就會很大。同時也容易在進行檢測框迴歸的時候造成欠擬合。
• 引數設定：一般選取0.5-0.7之間的一個值，之前的計算基礎都是小尺度（13*13）用的是0.7，（26*26）用的是0.5。這次先將0.5更改為0.7。
  
  • 實驗結果：AP=0.5121（有明顯下降）
  • loss curve：
  • 這次的bacth數為48000，尾部仍然有輕微上翹，（batch次數仍然有調整空間。）