如何调整训练参数,使模型效果最优
模型微调参数的选择没有标准答案,不同的场景,有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响:
- 目标任务的难度:如果目标任务的难度较低,模型能较容易的学习知识,那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之,若任务较复杂,那么可能就需要更多的训练轮数。
- 数据量级:如果微调数据很多,从客观上来说越多的数据越能接近真实分布,那么可以使用较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果微调数据量相对较少,则可以使用较小的学习率和较小的数据批量大小,避免过拟合。
- 通用模型的规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大的学习率和较大的批量大小,以提高训练效率。如果规模较大,那么可能需要较小的学习率和较小的批量大小,防止内存溢出。
这里提供了一些微调参数的建议值和说明,供您参考:
训练参数 |
范围 |
建议值 |
说明 |
---|---|---|---|
训练轮数(epoch) |
1~50 |
2/4/8/10 |
训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大,模型学习数据的迭代步数就越多,可以学得更深入,但过高会导致过拟合;训练轮数越小,模型学习数据的迭代步数就越少,过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说,如果目标任务的难度较大或数据量级很小,可以使用较大的训练轮数,反之可以使用较小的训练轮数。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 |
数据批量大小(batch_size) |
>=1 |
4/8 |
数据批量大小是指对数据集进行分批读取训练时,所设定的每个批次数据大小。批量大小越大,训练速度越快,但是也会占用更多的内存资源,并且可能导致收敛困难或者过拟合;批量大小越小,内存消耗越小,但是收敛速度会变慢,同时模型更容易收到数据噪声的影响,从而导致模型收敛困难。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来说,如果数据量级很小或模型参数规模很大,可以使用较小的批量大小,反之可以使用较大的批量大小。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中的实际情况动态调整。 |
学习率(learning_rate) |
0~1 |
1e-6~5e-4 |
学习率是在梯度下降的过程中更新权重时的超参数,过高会导致模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,无法收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 您可根据数据和模型的规模进行调整。一般来说,如果数据量级很小或模型参数规模很大,可以使用较小的学习率,反之可以使用较大的学习率。 如果您没有专业的调优经验,可以优先使用平台提供的默认值,再结合训练过程中模型的收敛情况动态调整。 |
学习率衰减比率(learning_rate_decay_ratio) |
0~1 |
0.01~0.1 |
学习率衰减比率用于设置训练过程中的学习率衰减的最小值。计算公式为:最小学习率=学习率*学习率衰减比率。 |
![](https://support.huaweicloud.com/pangulm_faq/public_sys-resources/note_3.0-zh-cn.png)
参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。