文档摘要

4.5 优化器与训练技巧：AdamW、梯度裁剪与正则化 本节摘要：微调的默认优化器是 AdamW——它对 Adam 的权重衰减做了解耦修正，小批次微调下更稳。围绕它有三个稳训技巧：梯度裁剪压梯度尖峰、权重衰减与 Dropout 控过拟合、标签平滑软化目标。本节讲清 AdamW 的修正机理与参数习惯值，实现梯度裁剪与混合精力的用法，并把各技巧的适用场景汇成一张配置速查图。 会员。《4.5 优化器与训练技巧：AdamW、梯度裁剪与正则化》收录于灏天文库文集《迁移学习与Fine-tuning实战》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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作者与出处

原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/509-%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B8%8Efine-tuning%E5%AE%9E%E6%88%98

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