2.2.5 微调过程中的学习率调整策略（学习率衰减、warmup）

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2.2.5 微调过程中的学习率调整策略（学习率衰减、warmup） 2.2.5 微调过程中的学习率调整策略：驾驭模型优化的“油门”与“刹车” 在深度学习的浩瀚星空中，预训练模型犹如一颗耀眼的恒星，蕴藏着海量的知识和强大的表征能力。而模型微调，则像是一场精密的星际导航，引导我们巧妙地借用这颗恒星的力量，使其在特定领域中绽放出更加璀璨的光芒。在这场导航中，学习率无疑是至关重要的“油门”，它控制着模型参数更新的速度，决定了模型能否快速且稳定地驶向最优解。然而，仅仅踩着油门一路狂奔，很可能导致模型在最优解附近震荡，甚至冲出轨道。因此，我们需要精巧地运用“刹车”——学习率调整策略，才能确保微调过程既高效又精准。本文将聚焦于 2.2.