Ultralytics YOLO超参数调整指南（一）

Ultralytics YOLO超参数调整指南（一）

概述

超参数调整是一个迭代过程，旨在优化机器学习模型的性能指标，如准确率、精确度和召回率。在Ultralytics YOLO 的场景中，这些超参数的范围可以从学习率到架构细节，如使用的层数或激活函数类型。

超参数是算法的高级结构设置。它们在训练阶段之前设定，并在训练阶段保持不变。以下是Ultralytics YOLO 中一些常用的超参数：

• 学习率 lr0:确定每次迭代的步长，同时在损失函数中向最小值移动。
• 批量大小 batch:前向传递中同时处理的图像数量。
• 轮次epochs:一个轮次是对所有训练实例的一次完整的前向和后向传递。
• 具体架构：如通道数、层数、激活函数类型等。

Ultralytics YOLO 使用遗传算法优化超参数。遗传算法的灵感来源于自然选择和遗传学机制。

• 突变：在Ultralytics YOLO 的场景中，突变有助于局部搜索超参数空间，方法是对现有超参数进行微小的随机改变，产生新的候选参数供评估。
• 交叉：虽然交叉是一种流行的遗传算法技术，但目前在Ultralytics YOLO 中并未用于超参数调整。重点主要放在产生新超参数集的突变上。

准备超参数调整

在开始调整过程之前，重要的是：

1. 确定指标：确定用于评估模型性能的指标。这可以是 AP50、F1 分数或其他指标。
2. 设置调整预算：确定愿意分配多少计算资源。超参数调整需要大量计算资源。

相关步骤