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训练闪豚Pro模型过程中,数据集的数量和学习率的关系

在训练闪豚速写Pro模型时,学习率的选择是一个关键的超参数,它会显著影响模型的收敛速度和最终效果。

我们默认使用的是5e-5,这个学习率是一个常见的默认值,但不确保适合所有行业数据或数据量的大小,更好的学习率则要根据数据集的大小、训练目标、优化器的选择等因素来调整。

学习率与数据集大小的关系

一般来说,随着训练数据集的增大,可以使用稍微较高的学习率,因为更多的数据有助于模型更稳健地学习,从而能够承受更大的学习率而不容易出现震荡。反之,数据集较小时,较小的学习率可以帮助模型稳定收敛,避免过拟合或损失函数波动较大。

通常可以遵循以下一些经验法则来设置学习率:

  1. 较小的数据集(< 10万条)
    • 学习率一般会选择较小的值,比如5e-5或3e-5。这有助于模型在小数据集上稳定训练,避免过度拟合。
  2. 中等大小的数据集(10万-50万条)
    • 学习率可以稍微提高,比如选择5e-5或6e-5。在这种规模的数据集上,模型有足够的样本来学习复杂的模式,但学习率不宜过大,以免错过最优解。
  3. 大规模数据集(> 100万条)
    • 对于非常大的数据集,可以考虑稍微增加学习率到7e-5或1e-4,或者使用学习率调度(如warm-up策略)来逐步提高学习率,确保模型能有效收敛。

最好通过实验多次训练同一批数据来验证学习率的选择,采用交叉验证等方法来找到最适合你数据集和任务的学习率。

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