MLP 训练时，除了层数和大小，优化器、学习率、批量大小、正则化等超参数对训练效果也有很大影响。以下是一些推荐的超参数设置及调整建议：
1. 学习率（lr）
学习率决定了模型的更新步长，选择合适的学习率至关重要：
• **太大 (**1e-2 以上) → 训练不稳定，损失震荡或不收敛。
• **太小 (**1e-6 以下) → 训练速度慢，可能停滞在局部最优。
推荐范围
任务类型 推荐学习率
小规模数据集（<10w 样本） 1e-3 ~ 5e-3
大规模数据集（>10w 样本） 1e-4 ~ 1e-3
预训练模型微调 1e-5 ~ 5e-5
建议
• 首选 1e-3**，根据训练情况调整**：
lr: 1e-3
• 使用学习率调度器，如 ReduceLROnPlateau（验证损失不下降时降低学习率）：
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(optimizer, mode=‘min’, factor=0.5, patience=5)
2. 批量大小（batch_size）
• 太小（≤16） → 训练不稳定，梯度噪声大。
• 太大（≥256） → 收敛慢，需要更高学习率。
推荐范围
任务 推荐 batch_size
小数据集 32 ~ 64
大数据集 64 ~ 256
受 GPU 显存限制 16 ~ 128
建议
• 默认 32 或 64**，GPU 资源允许时尽量加大**：
batch_size: 64
3. 优化器（optimizer）
优化器影响梯度更新方式：
优化器 适用场景 推荐
SGD 需要手动调节学习率，适用于简单任务 ❌
SGD + momentum 适用于小批量 SGD（如 batch_size < 32） ✅
Adam 适用于大多数任务，训练稳定 ✅✅
AdamW Adam 的改进版本，适用于 Transformer 结构 ✅✅
RMSprop 适用于递归神经网络（RNN） ❌
建议
• 一般任务，优先选择 Adam 或 AdamW：
optimizer: “Adam”
• 如果 Adam 过拟合严重，可以尝试 SGD + momentum：
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-2, momentum=0.9)
4. 损失函数（loss）
损失函数决定了训练的目标：
任务 推荐损失函数
二分类 BCELoss（sigmoid）
多分类 CrossEntropyLoss（softmax）
回归 MSELoss
置信度估计 HuberLoss
建议
• 二分类问题（如 0/1 标签），使用 BCELoss：
loss: “BCELoss”
• 如果数据存在异常点，可以用 SmoothL1Loss：
loss: “SmoothL1Loss”
5. 正则化（防止过拟合）
(1) Dropout
• 默认 0.2 ~ 0.5，防止过拟合：
dropout: 0.3
• 层数较少（<3）时，dropout=0.10.2，层数较多时 0.30.5。
(2) 权重衰减（L2 正则化）
• 防止权重过大，增加泛化能力：
weight_decay: 1e-4
• 推荐 1e-5 ~ 1e-4，搭配 AdamW 效果更佳。
(3) 批归一化（BatchNorm）
• 防止梯度消失，加快训练收敛：
nn.BatchNorm1d(hidden_size)
• 通常在 ReLU 之前使用：
nn.Sequential(nn.Linear(512, 256), nn.BatchNorm1d(256), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.3))
6. 训练周期（epochs）
• 太短（<20 轮） → 可能欠拟合
• 太长（>500 轮） → 可能过拟合
• 推荐 50~200 轮，结合 Early Stopping ：
epochs: 100
Early Stopping
• 如果 validation loss 多轮不下降，提前停止训练：
from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau
early_stopping = EarlyStopping(patience=10, delta=0.001)
7. 训练日志记录（W&B 监控）
为了方便分析训练曲线，建议记录：
wandb.log({
“Train Loss”: train_loss / len(train_loader),
“Train Accuracy”: train_accuracy,
“Test Loss”: test_loss / len(test_loader),
“Test Accuracy”: test_accuracy,
“Learning Rate”: optimizer.param_groups[0][“lr”]
})
可以在 W&B 界面观察：
• 学习率曲线（确定 lr 是否合适）
• Train/Test Loss 对比（检测过拟合）
• Test Accuracy 变化（确定 epochs 是否合适）
8. 参考 YAML 配置
batch_size: 64
epochs: 100
lr: 1e-3
hidden_sizes: [512, 256, 128, 32]
dropout: 0.3
optimizer: “AdamW”
loss: “BCELoss”
weight_decay: 1e-4
save_interval: 20
9. 关键超参数调整建议
现象 可能原因 解决方案
训练损失一直不降 学习率太大/太小 lr 调整为 1e-3 ~ 1e-4
训练损失下降但测试损失上升 过拟合 增加 Dropout=0.3，加大 weight_decay
训练慢，效果一般 模型太小 增加隐藏层，如 [1024, 512, 256, 128, 32]
训练快但效果不好 模型太大，欠拟合 降低层数，如 [512, 128, 32]
训练到后期效果变差 过训练 加入 Early Stopping，减少 epochs
总结
• lr=1e-3 ~ 1e-4，训练稳定，避免过大/过小。
• batch_size=32128，小数据用 32，大数据 64256。
• AdamW + weight_decay=1e-4，防止过拟合。
• Dropout=0.2~0.5，层数多时增加。
• BatchNorm 防止梯度消失。
• Early Stopping + ReduceLROnPlateau，自动调节学习率。
按照这些调整，可以优化你的 MLP 训练效果，让模型更稳定、高效！🚀
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