yolov8 余弦学习率和余弦退火

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种流行的实时目标检测算法，它的优化策略之一涉及到余弦学习率调度和余弦退火。在深度学习中，学习率是一个关键超参数，它控制着模型权重更新的速度。传统的线性衰减或指数衰减会在训练后期逐渐降低学习率，而余弦学习率策略则模拟了真实世界的物理现象，如月球围绕地球运动。

余弦学习率(Cosine Annealing)是一种周期性的学习率调整方式。它将学习率设置在一个余弦函数上，从一个初始值开始，然后逐渐下降到最小值，接着又返回到最大值，这个过程像一个完整的余弦波形。这有助于避免早停问题，并且能保持较长的学习阶段，使得模型能够探索更多的解决方案空间。

余弦退火（Cosine Annealing Warm Restarts）则是对余弦学习率的一种扩展，它结合了周期性重启的概念。在每个完整周期结束后，会从最低点开始新的余弦周期，而不是直接回到初始值。这种方法可以在长期内维持良好的性能，并通过定期“重启”来处理可能出现的局部最优。