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如何解决微调Shap-E过拟合?早停策略与Dropout层权重调整 微调Shap-E时训练损失一路走低,验证损失却在十几个epoch后掉头向上,这种典型的过拟合经常被归因于数据量不足,但仅靠增加样本往往代价过高。Shap-E作为基于扩散Transformer的3D生成模型,参数规模大,小数据集微调时注意力模块容易记住训练样本的纹理与几何噪声。本文不依赖扩充... 栏目:3D模型 时间:08-20 Shap-E微调 过拟合 Dropout层