yolov2中的学习率一共有如下几种，CONSTANT, STEP, EXP, POLY, STEPS, SIG, RANDOM
CONSTANT:
即学习率固定，这个是最简单的学习率变化策略（不变），配置文件中只需要一个参数，实际中用得比较少，原因是：为了避免跳过全局最优，当参数状态越来越逼近全局最优点时，我们应该降低学习率。
STEP:
在迭代固定的次数之后以一定的比例降低学习率，这个策略很常用，是一种离散的学习率变化策略简单且非常优秀。
EXP:
表达式为：new_lr = base_lr * (gamma^iter)，它符合指数函数的变化规律，是一种连续的学习率变化策略
这种策略的学习率衰减非常快，gamma越大学习率衰减越慢，在caffe中以iter为指数而iter通常非常大，所以学习率衰减仍然非常快。
POLY:
表达式为：new_lr = base_lr * (1 - iter / maxiter)^power，从表达式可以看出学习率曲线主要由power值控制。当power = 1时，学习率曲线为一条直线。当power < 1时，学习率曲线为凸状。当power > 1时，学习率曲线为凹状
STEPS:
在迭代预设的不同次数后以一定的比例降低学习率，这个策略也很常用，也是一种离散的学习率变化策略简单且非常优秀，与step不同的是学习率发生改变的迭代次数不均匀。
SIG:
表达式为：new_lr = base_lr * (1 / (1 + exp(-gamma * (iter - stepsize))))，其中，参数gamma控制学习率变化速率，gamma < 0时学习率才会下降。
RANDOM:
参考链接：
https://blog.csdn.net/cuijyer/article/details/78195178
https://blog.csdn.net/u012224349/article/details/86621605