EMA 在yolov8中的作用

EMA，全称Exponential Moving Average，即指数移动平均，是一种统计学中常用的平滑处理方法，通常用于模型训练过程中的一种技巧。在YOLOv8（You Only Look Once version 8）这样的深度学习目标检测算法中，EMA主要用于：

1. **模型融合**：EMA可以帮助融合多个训练过程中的模型权重，通过给新模型的权重赋予来自先前模型的权重衰减值，使得模型能够从历史最优状态开始，从而稳定训练过程并可能提高最终性能。

2. **正则化**：它作为一种形式的动量更新，有助于减少模型参数的震荡，防止过拟合，并在模型发生泛化能力下降时提供稳定性。

3. **模型持久化**：EMA版本的模型通常会被保存，当原始模型训练完成后，EMA模型可能会作为较稳定的预测模型被部署。