在Alexeyab版Darknet中实现ReduceLrOnPlateau遇学习率不更新问题

• 检查学习率更新的目标变量
  确认你在network.c中更新的是net->learning_rate而非自定义结构体的临时变量。Darknet的detector模块默认打印的是net->learning_rate，如果你的调度逻辑只修改了reduce_lr_params->current_lr这类自定义变量，就会出现日志显示触发调整但打印旧值的情况。确保更新代码是net->learning_rate *= reduce_factor;这类直接修改网络核心变量的逻辑。

• 核对学习率更新与打印的时机顺序
  查看detector.c中打印学习率的代码（如printf("Learning Rate: %g\n", net->learning_rate);）是否在你执行ReduceLrOnPlateau逻辑之前。如果打印在前、更新在后，本次输出会是旧值，下次迭代才会显示新值。调整执行顺序，将调度检查逻辑放在打印动作之前。

• 排查是否存在多学习率策略冲突
  Alexeyab版Darknet默认带step、poly等学习率策略，检查你的配置文件是否同时启用了多个调度器。如果配置中还保留policy=step这类参数，默认调度逻辑会在你的更新后再次修改net->learning_rate，导致被覆盖。确保配置文件仅设置policy=REDUCEONPLATEAU，并在parser.c解析时禁用其他策略的初始化逻辑。

• 验证损失记录与更新后的变量同步
  在network.c中执行学习率更新后，立即添加一行printf("Updated LR: %g\n", net->learning_rate);，对比detector的打印值。如果这里输出新值但detector显示旧值，说明是打印时机或变量传递问题；如果这里也输出旧值，说明你的更新逻辑本身未生效，需检查损失判断逻辑是否正确触发了更新。

• 确认结构体与网络实例的绑定
  检查darknet.h的network结构体是否添加了reduce_lr_params rlop;成员，且初始化时正确将该结构体与当前训练的网络实例绑定。避免更新的是独立的结构体实例，而非目标网络实例的成员变量。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ririririri