预防训练过拟合的实践方法
问题背景：单一操作路径训练会导致AI无法适应网页的合理变化。
解决方案组合：
- 数据多样化：对同一任务录制5种以上不同操作路径（如不同点击顺序）
- 元素泛化：在demonstration_config.yaml中使用CSS选择器而非绝对定位
- 正则化训练：通过LLaMA-Factory添加dropout等正则化参数
- 动态测试：定期修改测试网页的DOM结构验证泛化能力
监控指标：重点关注MiniWoB++环境中的跨任务迁移成功率。
高级技巧：启用项目的自我探索模式（即将推出）可以让AI自主发现替代操作路径。
This answer comes from the articleOptexity: an open-source project to train AI to perform web actions with human demonstrationsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " How to avoid overfitting problems during training of AI web operations?
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