LoRA微调中的损失函数选择踩坑记录

在进行LoRA微调时，我遇到了一个令人头疼的问题：训练过程中loss曲线异常波动，模型性能始终无法达到预期。

问题复现

最初使用交叉熵损失函数（CrossEntropyLoss）进行微调，训练了5个epoch后发现loss值在0.8-1.2之间剧烈震荡，且验证集准确率停滞不前。经过排查，发现问题出在损失函数的选择上。

踩坑过程

尝试使用MSE Loss时，loss值变得异常稳定但模型表现极差；切换到Focal Loss后，虽然收敛速度加快，但最终效果仍然不佳。通过查阅资料和社区讨论，发现LoRA微调中应优先考虑以下损失函数：

# 正确的损失函数选择方案
import torch.nn.functional as F

# 方案1: 加权交叉熵损失（推荐）
class WeightedCrossEntropyLoss(nn.Module):
    def __init__(self, weight=None):
        super().__init__()
        self.weight = weight

    def forward(self, logits, targets):
        return F.cross_entropy(logits, targets, weight=self.weight)

# 方案2: Label Smoothing交叉熵损失
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(label_smoothing=0.1)

解决方案

最终采用带标签平滑的交叉熵损失函数，配合适当的学习率调度策略（cosine annealing），成功将训练loss稳定在0.3-0.5范围内，并且模型性能显著提升。建议在LoRA微调中优先尝试标签平滑版本的交叉熵损失。

注意：不同数据集可能需要不同的损失函数适配，建议多尝试几种方案进行对比实验。

HotBear · 2026-01-08T10:24:58

交叉熵确实容易在LoRA微调中出问题，尤其是类别不平衡时。建议先试试label smoothing，再考虑focal loss，别一上来就上MSE，那基本就是跑偏了。

开发者故事集 · 2026-01-08T10:24:58

loss震荡说明learning rate可能太高或者数据分布有问题。我之前也踩过坑，最后用cosine decay + label smoothing组合搞定，收敛快还稳定。

KindFace · 2026-01-08T10:24:58

别光看loss数值，还得看val accuracy有没有提升。有时候loss降得很快但模型过拟了，这时候就得加正则或换损失函数，比如用focal loss处理hard negative

LoRA微调中的损失函数选择踩坑记录