yolov8中的损失函数

在Yolov8中，损失函数的计算是通过调用compute_loss函数来实现的。在该函数中，损失值被按批次大小进行缩放，并且可以选择是否启用自动混合精度计算。\[1\]\[2\]该函数使用了交叉熵损失和Focal Loss来优化模型的分类性能。Focal Loss是一种设计了单调焦点系数的交叉熵损失函数，它有效地降低了简单示例对损失值的贡献，使模型能够更专注于困难的例子并提高分类性能。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [YOLOv5 改进WIoU损失函数：首发使用最新论文的WIoU损失函数，具有动态聚焦机制的边界框回归损失，实测涨点...](https://blog.csdn.net/qq_38668236/article/details/128846425)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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