学习中

在LoRA（Low-Rank Adaptation）配置中， dropout  起到防止过拟合的关键作用，具体原理和优势如下：

 

防止过拟合的原理

 

在深度学习模型训练过程中，模型可能会学习到训练数据中的噪声和一些仅适用于训练集的特殊模式，从而导致在新的、未见过的数据上表现不佳，即出现过拟合现象。

 

 dropout  的工作机制是在每次训练迭代中，以一定的概率（在你给出的配置中是  0.05 ，也就是 5% 的概率 ）随机“丢弃”（将神经元的输出设置为 0 ）神经网络中的一些神经元。这就迫使模型不能过于依赖某些特定的神经元或神经元组合来进行学习和预测。

 

例如，在一个复杂的神经网络中，可能存在某些隐藏层神经元会过度拟合训练数据中的噪声信息，当  dropout  发挥作用时，这些神经元有一定概率不参与本次迭代的计算，模型就不得不去寻找其他更通用、更具代表性的特征和模式，从而提高模型的泛化能力，减少过拟合的风险。

 

与LoRA结合的优势

 

- 提高微调效率：LoRA本身是通过低秩分解的方式对模型进行微调，在有限的可训练参数下快速适配新任务。 dropout  可以在这个微调过程中，让模型学习到更具鲁棒性的特征表示，使得微调后的模型在面对新数据时能有更好的表现，两者结合能让模型在微调阶段更快地收敛到一个较好的状态。

- 稳定训练过程：在微调过程中，由于只对部分参数（如  target_modules  指定的模块 ）进行调整，可能会导致模型训练过程中的不稳定。 dropout  通过随机丢弃神经元，增加了训练的随机性，有助于稳定训练过程，避免模型因为局部的参数变化而出现性能大幅波动的情况。