yolov8 降低loss

要降低 YOLOv8 的 loss，可以尝试以下几种方法：

1. 增加训练数据量：可以通过数据增强的方式扩充训练数据集，增加模型的泛化能力，从而降低 loss。

2. 调整超参数：可以调整学习率、权重衰减等超参数，使模型收敛更快或更稳定，从而降低 loss。

3. 使用预训练模型：可以使用在大规模数据上预训练过的模型来初始化 YOLOv8 模型，从而提高模型的收敛速度和精度，从而降低 loss。

4. 网络结构优化：可以尝试修改网络结构，例如添加或删除某些层，或者调整层的参数，从而改善模型的性能，从而降低 loss。

5. 确认标签质量：可以检查标签数据的质量，例如确认标签是否准确、完整等，以确保训练数据的质量，从而降低 loss。