超参调优：正则化强度对分布式训练稳定性的作用

在分布式大模型训练中，正则化强度对训练稳定性的影响是许多工程师关注的核心问题。本文基于实际项目经验，分享一些可复现的调优技巧。

实验环境：8卡V100，PyTorch 2.0，分布式训练使用torch.distributed。

核心观察：当正则化强度（如L2权重衰减）设置过低时，模型容易出现过拟合，训练损失震荡；而设置过高则可能导致欠拟合。我们通过以下步骤进行调优：

1. 基础设置：先使用默认的weight_decay=1e-4进行训练，记录loss曲线。
2. 逐步调整：分别测试weight_decay=5e-5, 1e-4, 1e-3, 1e-2，每次训练50个epoch，观察验证集性能。
3. 关键指标：使用torch.nn.utils.clip_grad_norm_()配合不同正则化强度，防止梯度爆炸。

可复现代码片段：

for wd in [5e-5, 1e-4, 1e-3, 1e-2]:
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=wd)
    # 训练过程...
    torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

实战建议：对于大模型训练，建议将正则化强度设置在1e-4~1e-3区间内，并结合学习率调度器进行联合调优。同时注意监控梯度范数和loss变化趋势，避免出现训练不稳定的情况。

该方法已在多个大型Transformer模型训练中验证有效，可作为稳定训练的基础调优策略。