Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

• 使用 PyTorch 或 TensorFlow 等深度學習框架的經驗
• 瞭解機器學習概念，例如訓練、驗證和評估
• 熟悉微調預訓練模型

觀眾

• 數據科學家
• AI 工程師

此高級課程為參與者提供解決微調機器學習模型的常見挑戰的知識和技能。從解決數據不平衡問題到解決過度擬合問題，再到確保適當的模型收斂，參與者將獲得在微調場景中處理實際問題的實踐專業知識。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望提高診斷和解決機器學習模型微調挑戰技能的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 診斷過度擬合、欠擬合和數據不平衡等問題。
• 實施策略以提高模型收斂性。
• 優化微調管道以獲得更好的性能。
• 使用實用工具和技術調試訓練過程。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在即時實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

Fine-Tuning 挑戰簡介

• 微調過程概述
• 微調大型模型的常見挑戰
• 了解數據品質和預處理的影響

解決數據不平衡問題

• 識別和分析數據不平衡
• 處理不平衡數據集的技術
• 使用數據增強和合成數據

管理過擬合和欠擬合

• 瞭解過擬合和欠擬合
• 正則化技術：L1、L2 和 dropout
• 調整模型複雜度和訓練持續時間

提高模型收斂性

• 診斷收斂問題
• 選擇合適的學習率和優化器
• 實施學習率計劃和預熱

調試 Fine-Tuning 管道

• 用於監控訓練過程的工具
• 記錄和可視化模型指標
• 調試和解決運行時錯誤

優化訓練效率

• 批次大小和梯度累積策略
• 利用混合精度訓練
• 大規模模型的分散式訓練

實際故障排除案例研究

• 案例研究：用於情感分析的微調
• 案例研究：解決圖像分類中的收斂問題
• 案例研究：解決文本摘要中的過度擬合問題

總結和後續步驟