根本原因：优化景观（Optimization Landscape）的破坏。模型的训练过程可以看作是在一个复杂的、高维的“误差曲面”上寻找最低点（最优点）。嵌入层作为模型的第一层，其输出定义了后续所有层所处理数据的初始表示空间。具体过程：不稳定的梯度：如果嵌入向量变化过于剧烈，会导致传递给后续层的特征分布发生显著改变。协变量偏移（Covariate Shift）：后续层（如全连接层）需要不断适应其输入分布的变化，这破坏了训练过程的稳定性。每一层不仅要学习目标任务，还要适应不断变化的输入分布。梯度爆炸/消失：剧烈的分布变化可能与不稳定的梯度相关，使得优化器（如SGD、Adam）难以找到一条平滑、稳定的路径通向最优点，从而导致训练震荡、收敛缓慢甚至无法收敛。根本原因：过度专门化（Over-specialization）。嵌入层拥有大量的参数（词汇表大小 × 嵌入维度），是一个极易过拟合的参数矩阵。具体过程：记忆噪声：当嵌入向量可以自由地、过度地变化时，它们有能力“记住”训练数据中的特定样本、噪声甚至无关特征，而不是学习其本质的、可泛化的语义和语法信息。失去泛化性：例如，某个词在训练集中总是出现在一个非常特定的上下文中，其嵌入向量可能会为了最小化训练损失而过度调整到这个局部语境，从而失去了在其他语境中应有的含义。这会导致模型在未见过的数据（测试集）上表现不佳。摘要：根本原因：优化景观（Optimization Landscape）的破坏。模型的训练过程可以看作是在一个复杂的、高维的“误差曲面”上寻找最低点（最优点）。嵌入层作为模型的第一层，其输出定义了后续所有层所处理数据的初始表示空间。具体过程：不稳定的梯度：如果嵌入向
除了您提到的两点，Embedding漂移还可能带来：
3. 表征质量下降：不稳定的训练可能会破坏嵌入空间本身的结构性。我们期望语义相似的词在嵌入空间中距离更近（即具有相似的向量）。剧烈的漂移可能会破坏这种几何结构，导致学到的表征质量下降。
为了解决这个问题，研究人员和实践者采用了一系列技术：
谨慎的参数初始化：使用如 Xavier 或 He (Kaiming) 初始化方法来初始化嵌入层，使其与后续层的初始化尺度匹配。使用预训练词向量（如GloVe、Word2Vec）进行初始化，从一个良好的、稳定的起点开始训练。适当的正则化（Regularization）：L2正则化（权重衰减）：直接对嵌入向量的L2范数进行惩罚，防止其变得过大或过度调整。Dropout：在嵌入层之后或全连接层中使用Dropout，可以防止模型对任何特定的嵌入向量产生过度依赖，从而提高泛化能力并间接稳定训练。学习率调整：嵌入层单独设置较小的学习率：由于嵌入层参数众多，通常对其使用比模型其他部分更小的学习率，以防止其更新过快、过猛。学习率预热（Learning Rate Warmup）：在训练初期使用较小的学习率，逐步增大，这有助于模型，特别是嵌入层，稳定地初始化和适应。归一化技术（Normalization）：层归一化（LayerNorm）：在Transformer架构中，LayerNorm被广泛应用。在嵌入层之后立即添加一个LayerNorm层是稳定训练、防止Embedding漂移的极其有效的方法。LayerNorm会对嵌入输出进行重中心和重缩放，使其分布保持稳定（均值为0，方差为1），从而大大减轻了后续层需要适应输入分布变化的负担。梯度裁剪（Gradient Clipping）：当训练过程中出现梯度爆炸时，梯度裁剪可以限制梯度的大小，从而防止参数（包括嵌入向量）发生一次过于剧烈的更新，有助于维持训练稳定性。总结来说，您的观察非常正确。 Embedding漂移是一个需要密切关注和主动管理的问题。在现代深度学习架构（如Transformer）中，通过 “Embedding → LayerNorm” 的组合以及精细的超参数调优，已经能够非常有效地控制这一问题，从而获得稳定、高效的训练过程和高质量的模型表征。
来源：钮钮游戏玩
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