在分布式大模型训练中，正则化技术对训练稳定性的影响不容忽视。以L2正则化为例，在大规模分布式训练场景下，我们观察到不同正则化强度对收敛速度和模型泛化能力的显著影响。
实验设置：使用PyTorch分布式训练框架，4卡V100集群，batch size=64，学习率=1e-3。
调优步骤：
- 基准测试（λ=0）：模型在第20个epoch出现过拟合迹象
- 逐步增加正则化强度：从λ=1e-5到λ=1e-2，观察验证集损失变化
- 关键发现：当λ=1e-4时，验证集loss曲线趋于平稳，且训练稳定性明显提升
代码示例：
# L2正则化应用
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=1e-4)
# 分布式训练中需注意梯度同步
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[rank])
性能指标：在相同训练时间下，正则化强度为1e-4的模型验证集准确率提升约2.3%，且训练过程更稳定，波动幅度减小50%。建议在训练初期通过小范围网格搜索确定合适的正则化强度，以平衡训练效率与模型稳定性。
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