微调期间的训练轮数直接影响 Sentence Transformer 模型的性能及其过拟合的敏感性。 增加轮数允许模型迭代地调整其参数以更好地拟合训练数据，这可以提高特定任务的准确性（例如，语义相似性或聚类）。 然而，超过某个点后，额外的轮数可能会导致模型记住训练示例而不是泛化模式，从而导致过拟合。 这种权衡至关重要，因为过拟合会降低模型在未见数据上的表现能力，即使它实现了近乎完美的训练准确率。
例如，考虑为自定义文本分类任务微调 Sentence Transformer 模型。 训练 3 个轮数可能会导致次优嵌入，因为模型尚未完全学习输入文本和标签之间的关系。 将训练扩展到 10 个轮数可能会产生更好地捕获语义细微差别的嵌入，从而提高验证准确率。 但是，推到 20 个轮数可能会导致验证指标趋于平稳或下降，而训练损失继续下降 - 这是过拟合的典型迹象。 为了检测到这一点，开发人员应在训练期间监控验证损失。 如果验证损失停止改善或开始上升，则进一步的轮数可能会损害泛化。 像早期停止这样的工具通过在预定义数量的轮数内未检测到任何改善时停止训练来自动执行此过程。
为了平衡质量和过拟合，开发人员应从适度的轮数开始（例如，5-15），并使用基于验证的检查点。 由于多样性有限，较小的数据集需要较少的轮数，而较大的数据集可以容忍更多。 例如，在 10,000 个样本的数据集上进行微调可能会在 8 个轮数时达到峰值，而在 100,000 个样本的数据集上进行微调可能会从 12 个轮数中受益。 此外，诸如学习率调度（例如，线性预热）或正则化（例如，dropout）之类的技术可以降低在使用较高轮数时的过拟合风险。 实际步骤包括运行具有递增轮数的多个试验，比较验证指标，并选择具有最佳泛化的模型检查点。 这种方法可确保模型在不牺牲鲁棒性的前提下实现最佳性能。