模型微调时正则化参数选择

模型微调时正则化参数选择踩坑记录

在大模型微调过程中，正则化参数的选择直接影响模型的泛化能力和过拟合风险。最近在为一个医疗文本分类任务微调BERT模型时，踩了几个关于正则化参数的坑。

问题背景

使用Hugging Face Transformers库对预训练BERT进行微调，主要关注L2正则化（weight_decay）和dropout率参数。最初设置weight_decay=0.01，dropout_rate=0.1，结果发现验证集准确率徘徊在85%左右，而训练集准确率高达95%，明显出现过拟合。

踩坑过程

第一坑：盲目使用默认值 最初沿用了Hugging Face的默认配置，weight_decay=0.01。但实际效果不佳，通过查阅资料发现该参数在不同任务下需要调整。

第二坑：参数调整过于激进 将weight_decay调到0.1后，模型训练不稳定，loss震荡严重。后来了解到应该逐步调整参数。

解决方案与可复现步骤

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
from transformers import TrainingArguments, Trainer

# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    weight_decay=0.05,  # 调整后的正则化参数
    logging_dir="./logs",
    evaluation_strategy="epoch",
    save_strategy="epoch"
)

# 模型配置
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "bert-base-uncased", 
    num_labels=2,
    hidden_dropout_prob=0.3,  # 同时调整dropout率
    attention_probs_dropout_prob=0.3
)

经验总结

通过网格搜索发现，对于中等规模数据集（约10k样本），weight_decay在0.01-0.05之间效果较好，同时配合适当的dropout率可以有效防止过拟合。建议在实际应用中先进行小范围参数测试。

安全提示

本实践仅用于安全测试目的，不涉及任何漏洞利用或恶意行为。所有参数调整均基于公开的模型训练最佳实践。