模型微调过程中过拟合处理方法

模型微调过程中过拟合处理方法

在大模型微调实践中，过拟合是常见问题，尤其在数据量有限时更易发生。本文将介绍几种有效的过拟合处理方法。

1. 数据增强技术

通过增加训练数据的多样性来缓解过拟合：

import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 图像数据增强示例
transform = transforms.Compose([
    transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
    transforms.RandomRotation(degrees=15),
    transforms.ColorJitter(brightness=0.2, contrast=0.2),
    transforms.ToTensor()
])

2. 正则化方法

使用L2正则化控制模型复杂度：

# 在优化器中添加权重衰减
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-5)

3. 早停机制

监控验证集性能，防止过度训练：

from torch.utils.data import DataLoader

best_val_loss = float('inf')
patience_counter = 0
patience = 5

for epoch in range(num_epochs):
    # 训练过程...
    val_loss = evaluate(model, val_loader)
    if val_loss < best_val_loss:
        best_val_loss = val_loss
        patience_counter = 0
        torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')
    else:
        patience_counter += 1
        if patience_counter >= patience:
            print("Early stopping")
            break

4. Dropout技术

在训练过程中随机丢弃部分神经元：

# 在模型定义中添加Dropout层
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(768, 512),
    torch.nn.Dropout(0.3),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(512, 10)
)

这些方法可组合使用，建议在安全测试环境中验证效果。