5e-4 和 3e-5 都是科学计数法表示的数值，其数值大小差异体现在梯度更新的幅度上。在深度学习中，学习率决定了参数每一步更新的大小，学习率越大，参数更新幅度越大，反之则越小。

具体数值比较

科学计数法表示法：aeb 表示 ( a \times 10^{b} )。

• 5e-4 相当于 ( 5 \times 10^{-4} = 0.0005 )
• 3e-5 相当于 ( 3 \times 10^{-5} = 0.00003 )

显然，0.0005 要比 0.00003 大得多，因此它的梯度更新会更快，而 3e-5 的步长相对较小，更新更缓慢。

在模型训练中的实际影响

假设我们有一个简单的梯度更新公式：

[
\text{new_weight} = \text{old_weight} - \text{learning_rate} \times \text{gradient}
]

以 5e-4 和 3e-5 的学习率进行对比：

• 举例：假设 gradient = 0.02，当前 weight = 1.0

  • 使用 5e-4 学习率时：
    [
    \text{new_weight} = 1.0 - (0.0005 \times 0.02) = 1.0 - 0.00001 = 0.99999
    ]

  • 使用 3e-5 学习率时：
    [
    \text{new_weight} = 1.0 - (0.00003 \times 0.02) = 1.0 - 0.0000006 = 0.9999994
    ]

可以看出，5e-4 的更新幅度（0.00001）比 3e-5 的更新幅度（0.0000006）大很多。这意味着在使用 5e-4 学习率时，权重在每次更新时变化更快，而 3e-5 则变化较慢。

实际应用中的影响

• 大学习率（如 5e-4）：

  • 更新速度快，但容易在训练过程中造成梯度震荡，甚至发散。
  • 如果模型参数调整过快，可能导致过拟合，特别是在预训练模型上容易破坏已有的预训练权重。

• 小学习率（如 3e-5）：

  • 更新速度慢，能保证训练过程更加稳定，避免梯度波动太大。
  • 能帮助模型在微调阶段逐步接近最优解，尤其适合预训练模型的微调，因为这种情况下我们希望在原有的权重基础上小幅度调整。

总结

在预训练模型微调中，5e-4 学习率过大，适合从头训练（随机初始化权重的情况）；3e-5 更适合预训练模型微调，因为它可以稳定更新权重，不容易破坏已有的预训练特征。