调参 transformer
时间: 2023-10-16 15:12:06 浏览: 339
transformer
调参是深度学习中非常重要的一环,对于 Transformer 模型也不例外。以下是一些调参 Transformer 的建议:
1. 学习率:Transformer 模型中常用的学习率为 1e-4 到 1e-5,可以根据实际情况进行调整。
2. 批大小:批大小的选择需要根据 GPU 内存大小和数据集大小进行调整,一般建议选择 16 到 32。
3. 训练轮数:训练轮数需要根据数据集大小和模型复杂度进行调整,一般建议选择 10 到 20 轮。
4. 正则化:可以使用 dropout 或者 weight decay 进行正则化,防止模型过拟合。
5. 梯度累积:可以将多个小批次的梯度累积起来,再进行一次参数更新,可以减少 GPU 内存的使用。
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