模型训练中的正则化参数调优技巧总结

在大模型训练过程中，正则化是防止过拟合、提升泛化能力的关键技术。本文将从L1、L2正则化到Dropout等常用方法，结合实际案例，总结几种可复现的参数调优技巧。

L2正则化（权重衰减）

L2正则化通过在损失函数中加入权重平方和来惩罚大权重。以PyTorch为例：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4)

调优建议：从1e-4开始尝试，逐步调整到1e-3或1e-5。过大的权重衰减会导致欠拟合。

Dropout正则化

Dropout通过随机丢弃神经元防止模型依赖特定路径。在模型定义中加入：

self.dropout = nn.Dropout(0.5)

调优建议：通常在0.2~0.5之间调整，若模型复杂度高可适当增加。

L1正则化

L1正则化倾向于产生稀疏权重。在优化器中使用：

# PyTorch原生不支持L1，需自定义
for param in model.parameters():
    loss += 0.001 * torch.sum(torch.abs(param))

调优建议：L1系数通常较小，如1e-4至1e-3。

实际调优步骤

1. 固定其他参数，仅调整正则化系数
2. 使用验证集监控训练与测试误差差值
3. 若差距过大，则说明过拟合，应增加正则化

通过上述方法，可以有效提升模型稳定性与泛化能力。