初始和最终 beta 值的设置取决于具体的训练算法和要解决的问题。 Beta 通常控制着相互竞争的目标之间的平衡，例如强化学习中的探索与利用，或变分自编码器 (VAE) 中的重构与正则化。 初始 beta 值通常选择为优先考虑训练早期的某个目标，而最终 beta 值则进行调整以在训练结束时实现所需的平衡。 例如，在 beta-VAE 中，较低的初始 beta 值可能会侧重于准确的数据重构，而较高的最终 beta 值会增加正则化以改善潜在空间结构。 确切的值通常通过经验确定，但从常见的默认值开始（例如，VAE 的 beta=1.0），并根据观察到的行为进行调整是一种实用的方法。
在选择值时，请考虑您的模型需要管理的权衡。 在像 Adam 这样的优化算法中，beta1 和 beta2 分别控制着动量和平方梯度估计的衰减率。 这些通常是固定的（例如，beta1=0.9，beta2=0.999），并且在训练期间不会调整。 但是，在像 beta 计划的 VAE 或课程学习这样的场景中，beta 可能开始时较低（例如，0.1）以避免过早的过度正则化，并逐渐增加（例如，到 1.0）以在训练进展时加强约束。 如果 beta 控制着损失分量的权重，例如在多任务学习设置中，您可以从相等的权重开始（beta=1.0），并根据任务性能进行调整。 监控验证指标，例如重构误差或特定于任务的分数，有助于确定 beta 是否需要增加、减少或遵循预定义的计划。
对于具体的例子，想象一下训练一个用于图像生成的 VAE。 从 beta=0.5 开始，模型可以在缓慢增加 beta 到 4.0 的过程中专注于重构输入，以鼓励分离的潜在表示。 另一方面，在强化学习策略梯度方法中，beta 可能开始时较高（例如，2.0）以优先考虑探索，然后衰减到 0.1 以转向利用。 诸如线性计划、余弦退火或自适应方法（例如，基于梯度范数）之类的工具可以自动调整 beta。 始终记录 beta 的变化如何影响结果 - 例如，如果较高的最终 beta 减少了过度拟合但损害了重构质量，您可能需要修改计划。 最终，beta 值是特定于问题的，并且实验是找到正确的初始值和最终值的关键。