finetune的常见方法
时间: 2025-02-10 08:47:18 浏览: 41
### 常见的模型微调(fine-tune)方法及技巧
#### 一、BERT类模型微调流程
对于像 BERT 这样的预训练语言模型,在特定任务上的应用通常涉及两个阶段:预训练(pre-training)和微调(fine-tuning)[^1]。预训练是在大规模无标签数据集上完成,而微调则针对具体下游任务进行调整。
#### 二、参数更新策略
当使用 `fit_generator` 对基于 Keras 的框架(如 bert4keras)中的 BERT 模型进行训练时,可以采用不同的方式来控制哪些层参与学习过程以及如何保存最终得到的结果。例如,通过设置某些层不可训练从而冻结部分网络结构,仅让顶层分类器接受反向传播的影响。
#### 三、保存与加载优化后的权重
经过一轮或多轮迭代之后,可以通过调用 `save_weights_as_checkpoint()` 方法将当前状态下的可变变量序列化到磁盘文件中去;而在后续想要恢复之前的状态继续工作或是部署上线前,则可通过 `build_transformer_model().load_weights_from_checkpoint()` 来读取这些已有的权值并重建相应的计算图谱。
#### 四、其他实用建议
除了上述技术细节外,还有一些通用性的指导原则可以帮助提高微调效果:
- **迁移学习**:利用已经存在的大型预训练模型作为起点,而不是从头开始构建新的架构;
- **超参调节**:合理配置批量大小(batch size),初始学习率(learning rate)等关键因素;
- **正则化手段**:适当引入dropout机制防止过拟合现象发生;
- **早停法(Early Stopping)**:监控验证集性能指标变化趋势及时终止不必要的额外epoch运行。
```python
from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results',
num_train_epochs=3,
per_device_train_batch_size=8,
per_device_eval_batch_size=8,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=val_dataset
)
trainer.train()
```
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