超参调优中的权重初始化策略分享

超参调优中的权重初始化策略分享

在分布式大模型训练中，权重初始化策略直接影响收敛速度和最终性能。以下是我在实际项目中总结的几种有效方法。

1. Xavier/Glorot 初始化

对于Sigmoid和Tanh激活函数，推荐使用Xavier初始化：

import torch.nn.init as init
layer.weight.data = init.xavier_uniform_(layer.weight.data)

2. He 初始化

针对ReLU激活函数，使用He初始化更优：

layer.weight.data = init.kaiming_uniform_(layer.weight.data, mode='fan_in', nonlinearity='relu')

3. 分层初始化策略

在分布式训练中，建议采用分层初始化：

• 第一层：Xavier
• 中间层：He
• 输出层：均匀分布

for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, nn.Linear):
        if 'output' in name:
            init.uniform_(module.weight)
        elif 'layer1' in name:
            init.xavier_uniform_(module.weight)
        else:
            init.kaiming_uniform_(module.weight)

4. 实际调优建议

• 小模型（<1B参数）：使用He初始化，收敛更快
• 大模型（>10B参数）：结合Xavier+He策略，避免梯度爆炸
• 分布式训练中：确保初始化值在各节点间的一致性

这些策略已在多个分布式训练场景中验证有效，建议根据具体模型架构和数据集特征灵活调整。