模型训练时，那些让人又爱又恨的参数，到底该怎么调？

搞模型训练的朋友，大概都有过这样的经历：对着满屏的参数，感觉每个都在跟你作对，调一个，结果跑偏了；再调一个，直接崩了，有时候折腾好几天，出来的效果还不如默认设置，今天我们就来聊聊，训练模型时，那些关键参数到底该怎么设——不谈高深理论,就说说实际捣鼓时的那些门道和坑。

先得说清楚，参数这东西没有“一招鲜”，不同的任务、不同的数据、不同的模型结构，需要的参数配置可能天差地别，但有些核心参数,几乎每次训练你都得跟它们打交道。

学习率，绝对是头号主角。 这玩意儿太重要了，重要到很多人第一次翻车就是因为它，设大了，模型可能直接在“山坡上”蹦迪，压根收敛不了，损失值上下乱跳，看着都心慌，设小了，倒是稳当，可训练慢得像蜗牛爬，等得你怀疑人生，而且容易卡在局部最低点出不来，我自己的习惯是，一开始可以试试像1e-3、1e-4这样的经典值，然后观察初期训练损失的变化，如果损失几乎不动，那就适当调大点；如果开始震荡甚至飙升，赶紧调小，现在也有很多自适应学习率算法，比如Adam，它自带的学习率调整机制能省不少心，但里面的β1、β2这些参数也别完全不管，不过对于大多数常见任务,用默认值往往也能有不错的效果。

批量大小，也是个常吵架的话题。 理论上，批量大一些，训练更稳定，梯度估计更准，还能利用硬件并行计算加速，但内存吃不消啊！有研究说小批量有时能带来更好的泛化能力，因为引入了更多的随机噪声，我的经验是，在显卡内存允许的范围内，尽量设大点，比如32、64、128，效率比较高，但如果发现模型泛化不好，可以尝试减小批量大小到16甚至8，看看效果，这没有定论,得多试。

迭代次数，或者说轮数，听起来简单，但判断何时停止是个艺术。 一直跑下去肯定会过拟合，就是模型把训练数据里的噪声甚至细节都背下来了，在新数据上表现反而变差，早停法是个实用技巧，就是留出一部分验证数据不参与训练，每训练一段时间就在验证集上测一下性能，一旦发现验证集上的损失不再下降反而开始上升，就果断停手，耐心点,多观察这个曲线。

正则化参数，比如L2正则化里的权重衰减系数，是防止模型“学得太复杂”的刹车片。 模型能力太强，就容易过拟合，加一点正则化，给权重更新加点约束，让它别放飞自我，这个值通常比较小，像1e-4、1e-5，需要根据模型过拟合的程度来微调，如果验证集精度和训练集精度差得远，可能就是过拟合了,试着加大一点点正则化强度。

网络结构相关的参数，比如层数、神经元数量、丢弃法的比率，这些和你的任务复杂度直接相关。 任务复杂、数据多，网络可以深一点、宽一点，但也不是越深越好，可能带来梯度消失或爆炸的问题，丢弃法是一种很巧妙的随机“掐断”部分神经元连接的技术，用来增强鲁棒性，比率一般在0.2到0.5之间,可以试着来。

优化器的选择本身也算一种“超参数”。 SGD（随机梯度下降）朴实无华，配合动量（Momentum）常常能冲出局部最优，Adam及其变种（如AdamW）现在用得更普遍，因为它自适应调整学习率，初期收敛快，但有些研究发现，SGD最终找到的解泛化性可能更好，这也得试，对于新任务，我通常先用Adam快速试个大概，如果追求极致性能,再换SGD精细调调看。

说了这么多，核心其实就两点：一是理解每个参数大概管哪方面的事（是控制学习速度、还是控制模型复杂度、还是影响训练稳定性）；二是要有一套科学的“试”的方法。 别瞎调，最好用验证集来评估调整效果，更进阶的可以用网格搜索、随机搜索或者贝叶斯优化等自动调参方法,但那些也需要计算资源。

最后唠叨一句，参数调优确实花时间，有时还靠点直觉和经验，别人的最佳参数对你可能只是起点，多动手跑实验，多观察训练过程中的损失和精度曲线，记录下每次调整的结果，慢慢你就会对这群“调皮鬼”的脾气摸得更准，过程虽然折腾，但当模型终于调教出理想效果时，那种成就感,还是挺棒的。

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