modelscope-funasr finetune之后似乎有些过拟合，应该如何调整参数？

在微调ModelScope-FunASR模型后出现过拟合现象，通常是因为模型在训练数据上过度拟合，导致其泛化能力下降。根据知识库中的资料，以下是一些调整参数的建议，以帮助缓解过拟合问题并提升模型效果：

1. 降低学习率

学习率（learning_rate）是影响模型训练的关键超参数之一。较高的学习率可能导致模型快速收敛，但也容易引发过拟合。
- 建议调整：将学习率从当前值降低到更小的值，例如从1e-4调整为5e-6或更低。这可以减缓模型的学习速度，使其更加稳定地拟合数据。 - 原因：较小的学习率有助于模型逐步优化权重，避免因更新幅度过大而导致的过拟合。

2. 减少训练轮数（Epochs）

训练轮数（num_train_epochs）决定了模型对训练数据的遍历次数。过多的训练轮数可能导致模型过度记忆训练数据，从而降低泛化能力。
- 建议调整：如果当前设置为6个epoch，可以尝试减少到3-4个epoch，并观察验证集的表现。 - 原因：通过减少训练轮数，可以防止模型在训练数据上过度拟合，同时保留足够的训练时间以学习关键特征。

3. 增加正则化手段

正则化技术可以帮助模型避免过拟合，尤其是在训练数据量有限的情况下。
- 建议调整： - 启用或增加lora_dropout的值（如从0调整为0.1），通过随机丢弃神经元来增强模型的泛化能力。 - 如果使用L2正则化，可以适当增加l2_regularization的值（如从默认值1e-5调整为1e-4）。 - 原因：正则化能够限制模型复杂度，减少对训练数据的过度依赖。

4. 调整Batch Size

Batch Size（per_device_train_batch_size）影响梯度估计的稳定性。较小的Batch Size会增加梯度估计的方差，而较大的Batch Size可能加速训练但需要更多显存。
- 建议调整：如果当前Batch Size为2，可以尝试增加到4或更高（取决于硬件资源）。较大的Batch Size有助于提高训练稳定性。 - 原因：更大的Batch Size可以提供更准确的梯度估计，从而改善模型的收敛性。

5. 引入早停机制

早停（Early Stopping）是一种有效的防止过拟合的方法。通过监控验证集的损失（eval_loss），当验证损失不再下降时提前终止训练。
- 建议调整：在训练过程中启用早停机制，设置一个合理的耐心值（如patience=2），即当验证损失连续2个epoch未下降时停止训练。 - 原因：早停机制可以避免模型在训练数据上过度拟合，同时节省训练时间。

6. 检查数据分布与质量

过拟合也可能与训练数据的质量和分布有关。如果训练数据中存在偏差或噪声，模型可能会学习到错误的模式。
- 建议调整： - 确保训练数据和验证数据遵循相同的分布（即满足“独立同分布”假设）。 - 对训练数据进行清洗和增强，移除重复项、处理缺失值，并使用多样化的增强策略（如同义词替换、随机抽样等）。 - 原因：高质量且多样化的数据能够提升模型的泛化能力，避免过拟合。

7. 对比Loss曲线

通过观察训练损失（train_loss）和验证损失（eval_loss）的变化趋势，可以判断是否发生过拟合。
- 建议操作：绘制Loss曲线，检查是否存在以下现象： - 训练损失持续下降，但验证损失开始上升。 - 验证损失曲线波动较大或趋于平稳。 - 原因：Loss曲线能够直观反映模型的拟合状态，帮助及时调整训练策略。

总结

针对ModelScope-FunASR模型的过拟合问题，建议优先调整以下参数： 1. 降低学习率至5e-6。 2. 减少训练轮数至3-4个epoch。 3. 启用Dropout，设置lora_dropout=0.1。 4. 增加Batch Size至4或更高。 5. 启用早停机制，监控验证损失。

通过上述调整，可以有效缓解过拟合问题，同时提升模型在推理任务中的表现。