什么是梯度方差和缩放因子

在 LoRA（Low-Rank Adaptation）中，计算梯度方差和使用缩放因子是两个不同的概念，它们在 LoRA 训练过程中发挥着不同的作用，下面为你详细解释并举例说明。

计算梯度方差（Fisher 信息）

作用

计算梯度方差（通常通过计算 Fisher 信息矩阵来近似）主要用于衡量模型参数的不确定性或重要性。在训练过程中，梯度方差大的参数意味着该参数对损失函数的变化更为敏感，可能在模型中扮演更重要的角色。通过分析梯度方差，可以帮助我们理解模型的学习过程，进行参数剪枝、模型压缩等操作。

梯度方差计算方式(方差越大，参数越重要，小步更新（细致一些）)

一般来说，Fisher 信息矩阵可以通过在训练过程中累积梯度的平方来近似计算。对于一个参数 θ \theta