在訓練閃豚速寫Pro模型時，學習率的選擇是一個關鍵的超參數(shù)，它會顯著影響模型的收斂速度和最終效果。

我們默認使用的是5e-5，這個學習率是一個常見的默認值，但不確保適合所有行業(yè)數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)量的大小，更好的學習率則要根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小、訓練目標、優(yōu)化器的選擇等因素來調(diào)整。

學習率與數(shù)據(jù)集大小的關系

一般來說，隨著訓練數(shù)據(jù)集的增大，可以使用稍微較高的學習率，因為更多的數(shù)據(jù)有助于模型更穩(wěn)健地學習，從而能夠承受更大的學習率而不容易出現(xiàn)震蕩。反之，數(shù)據(jù)集較小時，較小的學習率可以幫助模型穩(wěn)定收斂，避免過擬合或損失函數(shù)波動較大。

通常可以遵循以下一些經(jīng)驗法則來設置學習率：

1. 較小的數(shù)據(jù)集（< 10萬條）：
   • 學習率一般會選擇較小的值，比如5e-5或3e-5。這有助于模型在小數(shù)據(jù)集上穩(wěn)定訓練，避免過度擬合。
2. 中等大小的數(shù)據(jù)集（10萬-50萬條）：
   • 學習率可以稍微提高，比如選擇5e-5或6e-5。在這種規(guī)模的數(shù)據(jù)集上，模型有足夠的樣本來學習復雜的模式，但學習率不宜過大，以免錯過最優(yōu)解。
3. 大規(guī)模數(shù)據(jù)集（> 100萬條）：
   • 對于非常大的數(shù)據(jù)集，可以考慮稍微增加學習率到7e-5或1e-4，或者使用學習率調(diào)度（如warm-up策略）來逐步提高學習率，確保模型能有效收斂。

最好通過實驗多次訓練同一批數(shù)據(jù)來驗證學習率的選擇，采用交叉驗證等方法來找到最適合你數(shù)據(jù)集和任務的學習率。