微调中的超参数优化

最新推荐文章于 2025-04-27 18:40:39 发布

CarlowZJ

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文章标签：超参数优化

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdn122345/article/details/147196248

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一、概念讲解

1. 什么是超参数优化？

超参数优化是指在模型训练过程中，通过调整超参数（如学习率、批次大小、正则化参数等）来提升模型性能的过程。超参数不是通过模型训练直接学习到的，而是需要在训练前设定，并对模型的训练效果和性能有重要影响。

2. 超参数优化的重要性

性能提升：合适的超参数可以显著提升模型的性能。
资源效率：优化超参数可以减少训练时间和计算资源的浪费。
模型稳定性：合适的超参数可以使模型训练更稳定，避免过拟合或欠拟合。

3. 常见的超参数

学习率：控制模型参数更新的步长。
批次大小：每次训练使用的样本数量。
正则化参数：如权重衰减，用于防止过拟合。
训练轮数：模型在训练集上进行训练的次数。

二、代码示例

以下是一个基于Hugging Face Transformers库的超参数优化示例，使用BERT模型进行情感分析任务，并使用Optuna进行超参数搜索：

1. 安装必要的库

bash

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pip install transformers datasets torch optuna

2. 导入库

Python

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from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset, load_metric
import torch
import numpy as np
import optuna

3. 加载数据集

Python

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dataset = load_dataset("imdb")  # 使用IMDB情感分析数据集

4. 加载预训练模型和分词器

Python

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model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

5. 定义超参数搜索空间

Python

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def objective(trial):
    # 超参数搜索空间
    learning_rate = trial.suggest_float("learning_rate", 1e-5, 1e-4, log=True)
    weight_decay = trial.suggest_float("weight_decay", 0.01, 0.1, log=True)
    per_device_train_batch_size = trial.suggest_categorical("per_device_train_batch_size", [8, 16])
    num_train_epochs = trial.suggest_int("num_train_epochs", 2, 5)

    # 加载模型
    model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=2)

    # 设置训练参数
    training_args = TrainingArguments(
        output_dir="./results",
        learning_rate=learning_rate,
        per_device_train_batch_size=per_device_train_batch_size,
        per_device_eval_batch_size=per_device_train_batch_size,
        num_train_epochs=num_train_epochs,
        weight_decay=weight_decay,
        logging_dir="./logs",
        evaluation_strategy="epoch",
        save_strategy="no",
    )

    # 初始化Trainer
    trainer = Trainer(
        model=model,
        args=training_args,
        train_dataset=tokenized_datasets["train"].shuffle().select(range(1000)),
        eval_dataset=tokenized_datasets["test"].shuffle().select(range(500)),
        compute_metrics=lambda eval_pred: {"accuracy": load_metric("accuracy").compute(predictions=np.argmax(eval_pred.predictions, axis=1), references=eval_pred.label_ids)["accuracy"]},
    )

    # 训练模型
    trainer.train()

    # 评估模型
    metrics = trainer.evaluate()
    return metrics["eval_accuracy"]

6. 进行超参数优化

Python

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study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=10)

print("Best trial:")
trial = study.best_trial
print(f"  Value: {trial.value}")
print("  Params: ")
for key, value in trial.params.items():
    print(f"    {key}: {value}")