訓練閃豚Pro模型過程中，數據集的數量和學習率的關系

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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，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)數據或數據量的大小，更好的學習率則要根據數據集的大小、訓練目標、優(yōu)化器的選擇等因素來調整。

一般來說，隨著訓練數據集的增大，可以使用稍微較高的學習率，因為更多的數據有助于模型更穩(wěn)健地學習，從而能夠承受更大的學習率而不容易出現震蕩。反之，數據集較小時，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波動較大。

通?？梢宰裱韵乱恍┙涷灧▌t來設置學習率：

較小的數據集（< 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據集上穩(wěn)定訓練，避免過度擬合。
中等大小的數據集（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)模的數據集上，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。
大規(guī)模數據集（> 100萬條）：
- 對于非常大的數據集，可以考慮稍微增加學習率到7e-5或1e-4，或者使用學習率調度（如warm-up策略）來逐步提高學習率，確保模型能有效收斂。