yolov8数据爆炸

根据提供的引用内容，yolov8中的数据爆炸可能是由于重量标准化与预训练一起使用导致输入爆炸，或者在深度实施中使用了未连接的NMS算法。这些问题可能会导致模型训练过程中的梯度爆炸或者数值溢出，从而导致训练不稳定或无法收敛。

为了解决yolov8中的数据爆炸问题，可以尝试以下方法：
1. 使用合适的权重初始化方法：合适的权重初始化方法可以帮助避免梯度爆炸或数值溢出的问题。可以尝试使用Xavier或He等常用的权重初始化方法。
2. 调整学习率：过大的学习率可能会导致梯度爆炸，可以尝试减小学习率来稳定训练过程。
3. 使用梯度裁剪：梯度裁剪可以限制梯度的大小，防止梯度爆炸的问题。可以设置一个阈值，当梯度的范数超过该阈值时，对梯度进行裁剪。
4. 检查网络结构和参数设置：确保网络结构和参数设置合理，避免使用未连接的NMS算法或其他可能导致数据爆炸的操作。