yolov8涨点系列之优化器替换

  本文将以替换Lion为优化器的方式展示如何对Ultrayluic的yolov8进行优化器替换。

优化器替换的重要性

加速收敛速度

  不同的优化器具有不同的收敛特性。例如，随机梯度下降（SGD）是一种基础的优化器，它在每次迭代时沿着损失函数的梯度方向更新参数，但学习率固定。而像 Adagrad、Adadelta、Adam 等自适应优化器可以根据参数的重要性和梯度的历史信息自动调整学习率。如果将 YOLOv8 原始的优化器（假设是相对收敛较慢的优化器）替换为一个更高效的自适应优化器，如 Adam，模型可能会更快地收敛到一个较好的损失值。在实验中，可能会发现使用 Adam 优化器后，模型在更少的训练轮次（epochs）内就能达到较低的损失，从而节省训练时间。

提高模型精度

  合适的优化器能够更精细地调整模型参数，从而提高模型的预测精度。例如，在目标检测任务中，YOLOv8 需要准确地预测目标的位置和类别。有些优化器在处理复杂的参数空间和梯度变化时表现更好。以 AdamW 为例，它是 Adam 的一种变体，在优化过程中对权重衰减进行了更合理的处理。通过替换优化器为 AdamW，可以使模型在学习过程中更好地平衡参数更新和正则化，减少过拟合，进而提高目标检测的精度，例如在某些数据集上，mAP（平