在分布式大模型训练中，权重衰减（Weight Decay）作为正则化参数，对收敛速度的影响往往被低估。本文基于PyTorch分布式训练环境，分享几个关键调优经验。
实验设置 使用8卡V100 GPU，Batch Size=256，学习率初始值0.001，模型为ResNet50结构。权重衰减从0.0001逐步调整至0.01，观察收敛曲线。
关键发现 在分布式训练中，权重衰减值过小（如0.0001）会导致梯度更新不稳定，尤其在深层网络中，收敛速度明显下降。而设置为0.001时，收敛速度提升约30%，但继续增大到0.01后，会出现过拟合现象。
可复现步骤
- 初始化分布式环境：
torch.distributed.init_process_group(backend='nccl') - 设置优化器：
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.001) - 训练循环中记录loss值并绘制收敛曲线
- 通过对比不同weight_decay值的训练过程，分析收敛速度差异
调优建议 建议根据模型层数和数据集复杂度动态调整。对于深度网络，推荐起始值为0.001~0.005；对于简单任务，可考虑0.0001~0.001。此外，权重衰减与学习率需要协同调优，二者成反比关系。
注意事项 注意在分布式训练中，不同的weight_decay值会影响各节点间的梯度同步效率，建议统一设置，避免不同节点使用不同参数导致的训练不稳定。
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