bert微调为什么可以降低学习率

BERT 微调时降低学习率主要有以下原因：

• 保护预训练成果：BERT 在大规模语料上进行预训练，学习到了丰富的语言知识和通用特征。微调阶段使用较小的学习率，可以避免对预训练模型的参数进行过大的更新，防止破坏已经学习到的通用语义和句法等信息，使模型在适应新任务的同时，最大程度地保留预训练模型的 “记忆”2。
• 适应小数据集：通常微调时使用的特定任务数据集相对预训练数据集较小。如果学习率过大，模型可能会在小数据集上过拟合，过度适应训练数据中的噪声和特定样本的特征，而降低学习率可以使模型更平稳地学习，减少过拟合的风险，提高模型在新数据上的泛化能力。
• 优化收敛特性：较小的学习率有助于模型在微调过程中更稳定地收敛。学习率过大会导致参数更新幅度过大，可能使模型在损失函数的解空间中 “跳跃”，难以找到最优解，甚至可能导致模型不收敛。而适当降低学习率，可以让模型更细致地调整参数，逐步逼近最优解，提高收敛的速度和稳定性，在实践中可将收敛速度提升 2 - 3 倍1。
• 与优化器配合：微调时常用的优化器如 Adam 等，在学习率较小时能更好地发挥作用。这些优化器通过自适应地调整学习率来优化模型训练，如果初始学习率设置过高，可能会使优化器的自适应机制难以有效发挥作用，导致训练不稳定或效果不佳。