Transformer架构微调中的正则化技术应用踩坑

在Transformer架构的微调过程中，正则化技术的应用是提升模型泛化能力的关键环节。然而，在实际操作中常常遇到各种坑点，本文将结合具体实践分享经验。

正则化方法对比

L2正则化

L2正则化是最常见的手段之一，通过在损失函数中加入权重的平方和来防止过拟合。

import torch.nn as nn
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 50),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(50, 1)
)
# 设置L2正则化
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=1e-5)

Dropout

在训练过程中随机将部分神经元输出设为零，有效减少过拟合。

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 50),
    nn.Dropout(0.5),  # 50%的神经元被置零
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(50, 1)
)

Batch Normalization

通过标准化每层输入，加速训练并具有一定的正则化效果。

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(100, 50),
    nn.BatchNorm1d(50),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(50, 1)
)

实际踩坑经验

在部署时，我们发现仅使用L2正则化效果不佳，需结合Dropout和BatchNorm。同时需要注意：

1. Dropout率设置过高会导致欠拟合
2. BatchNorm层在小batch size下不稳定
3. 正则化强度需要根据数据集大小调整

最佳实践

推荐组合方案：L2(1e-4) + Dropout(0.3) + BatchNorm，同时监控验证集loss变化以避免过度正则化。