yolov8余弦退火

YOLOv8（You Only Look Once version 8）是一种实时物体检测算法，它基于YOLO系列的最新版本，旨在提供更高的性能和速度。关于“余弦退火”，这通常是指优化算法中的一个策略，在训练深度学习模型时，特别是在训练神经网络权重的过程中，可能会用到学习率调整技术。

在训练初期，模型需要快速收敛，这时会采用较高的初始学习率。随着训练的进行，模型逐渐接近最优解，此时如果保持高学习率可能导致震荡或者无法进一步精细调整。余弦退火策略模拟了物理学中的温度变化过程，将学习率动态调整为一个周期性的函数，比如余弦波形。这种策略可以使学习率从最大值慢慢减小到最小值，然后逐渐回升，形成一种平滑下降的趋势，有助于防止过早地陷入局部最优。