yolov8用余弦退火

引用\[1\]:yolov8的训练采用命令行的模型，可以使用余弦退火来调整学习率。余弦退火是一种学习率调度策略，它可以在训练过程中逐渐降低学习率，以帮助模型更好地收敛。在yolov8的训练过程中，可以通过设置参数来启用余弦退火。引用\[2\]:在训练命令中，可以通过添加参数来启用余弦退火。例如，可以使用`--lr_cosine`参数来启用余弦退火，并设置`--epochs`参数来指定训练的总轮数。引用\[3\]:余弦退火的原理是根据余弦函数的特性，将学习率在每个训练周期内按照余弦曲线进行调整。这样可以在训练初期使用较大的学习率来快速收敛，然后逐渐降低学习率以细化模型的训练。通过使用余弦退火，可以提高模型的训练效果和泛化能力。
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- *1* *2* *3* [YOLOv8教程系列：一、使用自定义数据集训练YOLOv8模型（详细版教程，你只看一篇-＞调参攻略），包含环境...](https://blog.csdn.net/weixin_45921929/article/details/128673338)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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