yolov8如何对超参数调优

YOLOv8使用的超参数调优方法是Ray Tune库。Ray Tune是一个专为提高效率和灵活性而设计的超参数调优库，支持各种搜索策略、并行处理以及提前停止策略，并且可以与流行的机器学习框架无缝集成。超参数调优的目标是找到一个最优的超参数组合，以达到最好的模型性能。YOLOv8中的超参数包括神经网络的层数、节点数量、学习率、正则化参数等等。使用Ray Tune库可以自动化地进行超参数优化，以找到最佳的超参数组合，从而提高模型的性能和准确度。