yolo模型中损失函数的作用

YOLO模型中的损失函数主要用于计算预测结果与实际标注框之间的差异，从而指导优化网络参数以提高预测精度。损失函数通常由多个部分组成，如对象损失、无对象损失和坐标损失等，不同部分对不同预测结果的误差进行不同程度的惩罚，从而形成全局的损失。在训练过程中，优化器通过反向传播的方式最小化损失函数，从而使模型能够更好地适应数据特征。