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如何防止Search-R1在训练过程中出现过拟合？

2025-08-27

1.2 K

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：

数据层面：
- 确保训练集足够大（建议>10万样本）
- 在data_process阶段添加数据增强
模型层面：
- 启用Dropout层（默认概率0.1）
- 使用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）

监测与验证方法：

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