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