模型微调中的正则化强度调节方法
在大模型微调过程中，正则化是防止过拟合、提升泛化能力的关键技术手段。本文将系统介绍几种常用的正则化强度调节方法，并提供可复现的实践步骤。
1. 权重衰减（Weight Decay）
这是最基础也是最常用的正则化方法，通过在损失函数中添加权重的L2范数来实现。
from transformers import AdamW
import torch.optim as optim
# 设置权重衰减强度为0.01
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, weight_decay=0.01)
2. 学习率预热（Learning Rate Warmup）
通过在训练初期使用较小的学习率，逐步增加到目标学习率。
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
# 设置warmup_steps为1000
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=num_training_steps
)
3. 梯度裁剪（Gradient Clipping）
控制梯度范数，防止梯度爆炸。
# 在训练循环中添加
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
4. Dropout调节
在不同层使用不同的Dropout率。
import torch.nn as nn
# 设置不同层的dropout率
model = nn.Sequential(
nn.Linear(768, 512),
nn.Dropout(0.3), # 中间层
nn.ReLU(),
nn.Linear(512, 256),
nn.Dropout(0.5), # 输出层
nn.ReLU()
)
实践建议
- 初始正则化强度可设为中等值（如weight_decay=0.01）
- 观察验证集性能，逐步调整参数
- 结合早停策略使用效果更佳
通过合理调节正则化强度，可以在保持模型表达能力的同时有效防止过拟合，是大模型微调中的重要技术点。
讨论