超参调优中正则化参数设置实践

在分布式大模型训练中，正则化参数的设置直接影响模型收敛速度和泛化性能。基于我们团队在多个大规模训练任务中的实践经验，分享一些可复现的调优方法。

L2正则化系数λ的设置策略

首先，建议从基础值开始测试：对于Adam优化器，通常初始设置为1e-4到1e-5。在训练过程中，可以通过以下代码动态调整：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-5)
# 动态衰减策略
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

Dropout率调优

在Transformer模型中，建议从0.1开始尝试。我们发现对于大规模模型，可以设置为0.15-0.2之间效果更佳：

# 在模型定义中
self.dropout = nn.Dropout(0.15)

早停机制配合正则化

结合验证集性能监控，当验证损失连续5个epoch不下降时启动早停：

early_stopping = EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-4)
for epoch in range(epochs):
    train_loss = train_epoch()
    val_loss = validate_epoch()
    early_stopping(val_loss, model)
    if early_stopping.early_stop:
        break

分布式环境下的参数调整

在多卡训练中，建议将L2正则化系数按batch size线性缩放：

# 假设单卡batch_size=64，实际使用了8卡
base_lr = 1e-3
weight_decay = 1e-5 * (batch_size / 64)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=base_lr, weight_decay=weight_decay)

这些经验已在200M-1B参数规模模型中验证有效，建议根据具体任务进行微调。

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