微调过拟合 - 近期更新 - 第1页

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微调后的模型在训练集上表现完美，一到验证集效果就大幅下滑，这是典型的过拟合信号。本文从过拟合的成因入手，系统讲解如何通过数据增强扩充有效样本，包括同义词替换、回译、随机遮蔽等NLL场景常用手段，同时深入剖析Dropout、权重衰减、标签平滑、早停等正则化技巧的原理与适用...

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