sess.run(train_step,feed_dict={xs:train_x,ys:train_y,keep_prob:0.3}) #Dropout保留50%的神经元 if i%50==0: # record loss train_result = sess.run(merged, feed_dict={xs: train_x, ys: train_y,keep_prob:1}) #不dropout任务东西 test_result = sess.run(merged,feed_dict={xs:test_...
👉 LoRA 具有更强的正则化效果(即减少过拟合),比使用dropout和权重衰减要好得多。 👉 将LoRA应用于所有层会比增加排名带来更大的改进; 📌 LoRA通过仅训练对选定权重矩阵的低秩扰动来节省内存,减少训练参数的数量。该论文比较了LoRA和完全微调在代码和数学任务上的性能,包括指导微调(约100K个提示-响应对)和...