常见优化器易错点？识别三招避免浪费资源！

今儿必须唠唠优化器那些坑！上周差点把显卡烧了才换来的血泪教训，你们可别再踩雷。

第一招：先查学习率这个戏精

前天训个图像模型，loss死活不下去，波动得跟心电图似的。我愣是对着数据增强参数调了俩小时，发现学习率开了0.1——这数值够让模型在峡谷里蹦极的！赶紧切成0.001，loss立马乖乖往下溜。顺手翻出三月前的实验记录，好家伙，同类型任务里明晃晃写着："学习率超0.01直接炸"。我当场拍大腿，这行字当初还是我自己标的！

第二招：别信默认参数的邪

昨天帮同事看文本模型，验证集精度卡在78%死活不动。我说你把Adam换成SGD试试，他白眼翻上天："默认配置能有问题？"结果晚上十点收到他消息，点开就是满屏的鬼哭狼嚎。原来他代码里藏着个momentum=0.99（实际0.9就够），梯度更新跟喝了假酒似的左右横跳。改完参数重新跑，三小时涨到83%。现在他工位上贴着便签条："所有参数手！动！过！"

第三招：硬件绑架参数要人命

上个月用新到的4090显卡，想着显存大就猛开batch_size到256。训练速度倒是飞快，结果测试时发现模型学歪了——梯度累计得太多反而错过最优解。查文档才醒悟过来：batch_size翻倍，学习率也得跟着调！后来老老实实：

• 从batch_size=32开始试
• 每次翻倍就加点学习率
• 卡在128最稳当

今天清理实验记录时还翻出张皱巴巴的草稿纸，上面画着显卡型号和batch_size对照表，这玩意儿比调参指南实用十倍。

现在每跑新模型前，我都逼自己干三件事： 翻历史记录 -> 手调关键参数 -> 锁死实验配置。省下来的电费都够买三杯奶茶了！调参不是玄学是手艺，别等炸了实验才拍大腿。