在Transformer架构的微调过程中，正则化参数的设置对模型性能和泛化能力具有关键影响。本文将结合实际案例，分享在生产环境中部署时的经验总结。
正则化参数配置要点
1. 学习率衰减策略
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=num_train_epochs * num_update_steps
)
2. 权重衰减（Weight Decay）
建议设置为0.01，对于预训练模型可适当降低至0.001。
3. Dropout率配置
- 注意力层Dropout：0.1
- 前馈网络Dropout：0.1
- 输出层Dropout：0.1
实际部署建议
在生产环境中，我们通常会将上述参数固化为配置项，并通过环境变量或配置文件进行管理，便于快速迭代和回滚。例如：
training:
learning_rate: 5e-5
weight_decay: 0.01
dropout: 0.1
性能监控
建议使用TensorBoard或MLflow记录训练过程中的loss变化和验证集表现，及时调整正则化参数以避免过拟合或欠拟合。
通过以上经验总结，在实际微调过程中可有效提升模型鲁棒性和部署稳定性。
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