YOLOv8 偏置初始化方法

对于YOLOv8模型中的卷积层，通常使用偏置初始化方法是将偏置参数设置为0。这是因为在深度学习的训练过程中，偏置参数往往不需要进行太多的调整，因为它们的影响通常比权重参数小得多。因此，将它们初始化为0可以帮助我们更快地收敛。

不过，如果你想进一步调整模型的性能，可以尝试使用其他的偏置初始化方法。例如，可以将偏置参数设置为一个较小的常数，如0.01或0.001，这有助于增加模型的非线性性。

此外，也有一些更高级的偏置初始化方法，例如Xavier初始化和He初始化。这些方法可以根据激活函数的特性来自适应地初始化偏置参数，以获得更好的模型性能。