LoRA这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗？
2023-06-26 阅读 82
LoRA（Layer-wise Relevance Analysis）是一种用于解释深度神经网络的微调方法，与全参数方法相比，LoRA具有以下劣势：
1. 计算复杂度高：LoRA需要计算每个神经元对于模型输出的贡献，这需要对网络进行多次前向传播和反向传播，因此计算复杂度较高。
2. 可解释性局限性：LoRA提供了对网络中每个神经元的重要性评估，但它并不能提供全局的模型解释。它只能解释模型中特定神经元的作用，而不能提供关于整个模型行为的全面解释。
3. 需要预先训练模型：LoRA方法要求在微调之前首先对模型进行预训练。这意味着需要额外的计算资源和时间来训练初始模型，然后才能进行微调。
4. 对网络结构依赖性：LoRA方法的有效性与网络结构密切相关。不同的网络结构可能需要不同的调整和参数设置，以获得准确的解释结果。
综上所述，尽管LoRA方法在解释深度神经网络方面有一定的优势，但它也存在一些劣势，如计算复杂度高、可解释性局限性、需要预先训练模型和对网络结构依赖性等。因此，在选择解释方法时，需要根据具体需求和问题的特点来综合考虑。
更新于 2023年06月29日
