模型微调的训练技巧:避免过拟合与欠拟合_大模型微调过程中的过拟合是什么意思

1. 背景介绍

1.1 模型微调的兴起

近年来，随着深度学习的快速发展，预训练模型在各种任务中取得了显著的成果。这些模型在海量数据上进行训练，学习到了丰富的特征表示，可以作为下游任务的良好起点。模型微调（Fine-tuning）作为一种迁移学习技术，通过在预训练模型的基础上进行少量参数调整，使其适应特定任务，成为了深度学习应用中的重要手段。

1.2 过拟合与欠拟合的挑战

然而，在模型微调过程中，我们经常会遇到过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）的问题。过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，泛化能力不足。欠拟合则是指模型在训练集和测试集上都表现不佳，无法有效学习数据中的规律。这两种情况都会影响模型的性能，因此我们需要采取一些技巧来避免它们。

2. 核心概念与联系

2.1 预训练模型

预训练模型是指在大规模数据集上训练好的深度学习模型，例如BERT、GPT-3等。这些模型通过自监督学习或其他方法学习到了丰富的特征表示，可以作为下游任务的良好起点。

2.2 模型微调

模型微调是在预训练模型的基础上，针对特定任务进行少量参数调整的过程。通常，我们会冻结预训练模型的部分参数，只训练与特定任务相关的参数，例如分类层的参数。

2.3 过拟合

过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差，泛化能