模型微调中的正则化参数调优经验

在大模型微调过程中，正则化参数的调优是决定模型泛化能力的关键环节。本文总结了在实际项目中通过系统性调参获得稳定效果的经验。

核心参数设置

• weight_decay: 建议从 0.01 开始尝试，通常在 0.001-0.1 范围内
• dropout_rate: 一般设置为 0.1-0.3，对于复杂任务可尝试 0.5
• gradient_clip: 建议设置为 1.0 或 2.0

调优流程

1. 固定学习率（如 1e-5），先在小数据集上测试不同 weight_decay 值
2. 观察验证集 loss 和 accuracy，记录过拟合点
3. 根据结果调整 dropout_rate，通常与 weight_decay 成反比关系
4. 最后加入 gradient clipping 进行微调

代码示例:

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)
for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        outputs = model(batch)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
        optimizer.step()

经验总结: 不同模型架构对正则化参数敏感度不同，建议使用验证集进行早停策略，避免盲目追求极小的过拟合值。