模型训练中异常值检测与处理机制实现

在大模型训练过程中，异常值检测与处理是保证模型稳定性和性能的关键环节。本文将介绍几种实用的异常值检测方法及其在训练中的实现。

异常值检测方法

1. 基于统计的方法

通过计算损失值的均值和标准差来识别异常点：

import numpy as np
from scipy import stats

def detect_outliers_zscore(losses, threshold=3):
    z_scores = np.abs(stats.zscore(losses))
    return np.where(z_scores > threshold)[0]

2. 基于IQR的方法

使用四分位距识别异常值：

Q1 = np.percentile(losses, 25)
Q3 = np.percentile(losses, 75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
outliers = np.where((losses < lower_bound) | (losses > upper_bound))[0]

实际应用步骤

1. 在训练过程中定期记录损失值
2. 使用上述方法检测异常点
3. 根据异常值位置决定是否跳过该批次或调整学习率
4. 可通过动态调节学习率来缓解异常影响

处理策略

• 丢弃法：直接移除包含异常值的训练样本
• 修正法：将异常值替换为合理估计值
• 加权法：对异常值赋予较小权重

通过建立完善的异常值检测机制，可显著提高大模型训练的鲁棒性。