模型微调时超参数搜索方法
在大模型安全与隐私保护实践中，超参数搜索是优化模型性能的关键环节。本文介绍几种常用的超参数搜索方法及其安全实践。
1. 网格搜索（Grid Search）
适用于参数空间较小的情况，可以系统性地遍历所有组合。
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
param_grid = {
'C': [0.1, 1, 10],
'gamma': ['scale', 'auto'],
'kernel': ['rbf', 'linear']
}
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
2. 随机搜索（Random Search）
在参数空间中随机采样，效率更高。
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform, randint
param_dist = {
'C': uniform(0.1, 10),
'gamma': ['scale', 'auto'],
'kernel': ['rbf', 'linear']
}
random_search = RandomizedSearchCV(SVC(), param_dist, n_iter=100, cv=5)
3. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）
通过构建代理模型预测最优参数组合，适合计算成本高的场景。
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Categorical
space = [
Real(1e-6, 1e-1, name='learning_rate'),
Real(0.1, 0.9, name='dropout_rate'),
Categorical(['adam', 'sgd'], name='optimizer')
]
# 最小化验证损失
result = gp_minimize(func, space, n_calls=50)
安全实践建议
- 在搜索过程中实施访问控制，防止未授权修改
- 记录所有超参数组合的实验日志
- 使用容器化环境隔离不同配置的训练过程
该方法论适用于安全工程师进行模型安全测试和优化场景。
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