yolov8 初始学习率和最终学习率这么设置

YoloV8是目标检测领域中的一种模型，其学习率的设置需要结合具体的训练数据和硬件设备进行调整。一般来说，可以采用学习率衰减的策略，即初始学习率设置较大，然后随着训练的进行不断地减小学习率，直到最终学习率。常见的学习率衰减策略包括步长衰减、余弦退火、多项式退火等。其中，余弦退火策略在YoloV8中比较常用，可以通过设置初始学习率、最终学习率、训练轮数等参数来进行调整。
一般来说，初始学习率可以设置为较大的值，如0.01或0.001，最终学习率可以设置为初始学习率的1/100或1/1000等较小的值。同时，训练轮数也需要根据具体的数据集和硬件设备来进行调整，一般需要进行多次试验来确定最佳的学习率衰减策略和参数设置。