1. 超参数优化技术
- 学习率衰减：使用余弦退火或分段衰减策略
- 正则化方法：对比L1/L2正则与Dropout的使用场景
- 批量大小调整：可视化不同batch_size对训练曲线的影响
2. 模型微调技巧
🔧 推荐使用以下工具链：
- PyTorch Tuner（含自动调参模块）
- HuggingFace Transformers
3. 高级优化器对比
| 优化器 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| AdamW | 修正了Adam的权重衰减问题 | 大规模模型训练 |
| LAMB | 支持动态学习率调整 | 分布式训练环境 |
| RAdam | 自适应学习率优化 | 非凸优化问题 |
4. 实战建议
✅ 提高调参效率的三个步骤：
- 使用自动化调参工具进行网格搜索
- 可视化训练过程中的损失曲线
- 针对性调整模型结构参数
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