大模型训练中的正则化方法

大模型训练中的正则化方法踩坑记录

最近在尝试训练一个大型语言模型时，遇到了严重的过拟合问题。经过一番排查和实验，发现正则化方法的使用确实能有效缓解这一问题。

常见正则化方法

1. L2正则化（权重衰减）

这是最基础也是最常用的正则化方法。在优化器中添加权重衰减系数：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-4)

踩坑提醒：权重衰减系数不能设得太大，否则会导致模型欠拟合。

2. Dropout

在训练过程中随机将部分神经元输出置零：

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(768, 512),
    nn.Dropout(0.3),  # 30%的dropout率
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(512, 256)
)

注意：在推理模式下需要关闭dropout：model.eval()。

3. Batch Normalization

通过标准化每层输入来加速训练并提供一定的正则化效果：

layer = nn.BatchNorm1d(512)

实验结果对比

在相同数据集上，使用了L2正则化和Dropout后，验证集准确率从82%提升到87%，过拟合现象明显缓解。

建议：组合使用多种正则化方法效果更佳。