在大模型微调过程中，正则化参数的设置直接影响模型的泛化能力和过拟合风险。本文将通过对比实验展示不同正则化策略的效果。
正则化参数关键配置
1. Dropout率设置
# 常见Dropout配置
model = transformers.BertForSequenceClassification.from_pretrained(
'bert-base-uncased',
num_labels=2,
hidden_dropout_prob=0.1, # 注意力层dropout
attention_probs_dropout_prob=0.1 # 注意力概率dropout
)
2. 权重衰减（L2正则化）
optimizer = torch.optim.AdamW(
model.parameters(),
lr=5e-5,
weight_decay=0.01 # L2正则化系数
)
实验对比
我们使用GLUE数据集对不同正则化配置进行测试：
| 配置 | Dropout | Weight Decay | 验证集准确率 |
|---|---|---|---|
| 基线 | 0.1 | 0.01 | 85.2% |
| 高正则 | 0.3 | 0.05 | 84.7% |
| 低正则 | 0.05 | 0.001 | 86.1% |
实际部署建议
- 小数据集：增加Dropout至0.3，weight_decay设为0.05
- 大数据集：保持默认设置，适度增加（0.01~0.02）
- 多任务微调：使用交叉验证选择最优正则化参数
复现步骤
- 准备数据集
- 设置模型结构
- 配置不同正则化参数组合
- 训练并记录验证集表现
- 选择最佳配置进行最终训练
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