过拟合防控的综合措施
针对Search-R1训练过程的过拟合风险，建议采取以下防护措施：
- Data level::
- 确保训练集足够大（建议>10万样本）
- exist
data_process阶段添加数据增强
- model level::
- 启用Dropout层（默认概率0.1）
- utilization
weight_decay=0.01进行L2正则化
- 训练策略::
- 采用早停机制（
early_stopping_patience=3) - 设置学习率衰减（
lr_scheduler_type=cosine)
- 采用早停机制（
监测与验证方法：
- 通过Wandb监控train/val损失曲线
- 定期在
eval_steps=500时验证测试集 - probe
Full experiment log 2中的泛化gap
紧急处理方案：当发现验证集指标下降时，立即：
1. 降低学习率50%
2. 增加训练数据量
3. 冻结部分网络层
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何防止Search-R1在训练过程中出现过拟合？
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