yolov8优化器效果怎么样？这些参数让模型训练快又稳

昨天捣鼓yolov8训练模型，被优化器搞得头大。一开始直接套用默认设置，训练速度慢得跟老牛拉车似的，显卡嗡嗡叫了半天进度条才挪一丁点，气得我直拍键盘。

翻文档查参数

实在受不了这龟速，硬着头皮去翻官方文档。发现优化器选项里藏着Adam、SGD这些玩意儿，参数密密麻麻看得眼晕。记得以前搞别的模型时SGD挺耐造，抱着试试看的心态切到SGD，顺手把学习率从0.001改成0.01。

翻车现场实录

好家伙，刚跑两轮就出幺蛾子！损失值像过山车一样上蹿下跳，验证集精度原地踏步。赶紧暂停训练查日志，原来动量参数设了0.9太激进，模型步子迈太大扯着蛋了。

• 把动量从0.9调到0.8
• 学习率降到0.005
• 加了个权重衰减0.0005

重新开跑时手心都在冒汗，盯着屏幕生怕又崩了。结果损失曲线慢慢稳住，epoch时间比之前缩短了三分之一，显卡风扇声都变小了！

意外收获

最惊喜的是调整完训练轮数减半，最终精度反超默认参数结果，测试集涨了两个点。后来不死心又切回Adam对比，发现相同轮数下SGD收敛更稳，训练时间省了近40%，显卡嗷嗷叫的时长少了一半。

折腾完最大感受：优化器参数真不是拍脑袋设的，同样的模型换套参数，速度稳定性天差地别。下次搞训练得先拿小批量数据试错，不然白烧电费还干等，血亏！