在大模型训练过程中，数值稳定性问题是影响模型收敛和性能的关键因素。本文将系统性地诊断特征工程中常见的数值稳定性问题，并提供实用的修复机制。
常见问题诊断
数值稳定性问题主要体现在以下几个方面：
- 浮点数精度丢失：在特征缩放过程中，特别是标准化（StandardScaler）和归一化（MinMaxScaler）时，极小或极大的数值可能导致精度损失。
- 梯度爆炸/消失：特征值范围差异过大时，网络层权重更新可能不稳定。
- 计算溢出：指数函数、对数变换等操作在极端值下容易产生无穷大或NaN。
修复机制与实践
1. 数据预处理稳定性检查
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 检查数据稳定性
def check_numerical_stability(data):
print(f"数据范围: [{np.min(data)}, {np.max(data)}]")
print(f"标准差: {np.std(data)}")
print(f"是否包含无穷大: {np.isinf(data).any()}")
print(f"是否包含NaN: {np.isnan(data).any()}")
2. 稳定性增强的特征缩放
# 使用RobustScaler替代StandardScaler
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
# 或者添加小的epsilon防止除零错误
epsilon = 1e-8
scaled_data = (data - np.mean(data)) / (np.std(data) + epsilon)
3. 异常值处理
# 使用IQR方法识别异常值
Q1, Q3 = np.percentile(data, [25, 75])
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
filtered_data = data[(data >= lower_bound) & (data <= upper_bound)]
通过以上方法，可以有效提升特征工程的数值稳定性，为大模型训练奠定坚实基础。
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