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YOLOV8分类损失函数及优化器

时间: 2025-03-26 18:34:56 浏览: 34

### YOLOv8中的分类损失函数在YOLOv8中，对于分类任务所采用的损失函数主要基于交叉熵损失(Cross Entropy Loss)[^1]。该损失函数能够有效地衡量预测概率分布与真实标签之间的差异，在多类别分类场景下表现良好。为了进一步提升模型的表现力，除了传统的二元或多元交叉熵外，还引入了一些变体形式来增强鲁棒性和收敛速度。然而，针对具体的改进型损失函数如SIoU、EIoU等更多应用于边界框回归而非分类部分[^2]。 ```python import torch.nn as nn class ClassificationLoss(nn.Module): def __init__(self, reduction='mean'): super(ClassificationLoss, self).__init__() self.loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(reduction=reduction) def forward(self, pred, target): return self.loss_fn(pred, target) ``` ### 优化器的选择关于YOLOv8使用的优化算法，默认情况下推荐AdamW作为首选方案之一[^3]。这是因为AdamW不仅继承了Adam自适应学习率的优点，而且通过权重衰减修正使得正则化效果更佳，有助于防止过拟合并加速训练过程。此外，SGD (随机梯度下降)也是一种常见的选择，特别是在大规模数据集上可能会带来更好的泛化能力。不过具体到某个项目时还需要依据实际情况调整参数配置以达到最优解。 ```python from torch.optim import AdamW, SGD def get_optimizer(model_params, optimizer_type='adamw', lr=0.001, weight_decay=0.01): if optimizer_type.lower() == 'sgd': return SGD(model_params, lr=lr, momentum=0.9, weight_decay=weight_decay) elif optimizer_type.lower() == 'adamw': return AdamW(model_params, lr=lr, weight_decay=weight_decay) else: raise ValueError(f"Unsupported optimizer type {optimizer_type}") ```

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