Ошибка — в коде не обнуляются градиенты перед новым шагом оптимизатора. По умолчанию PyTorch аккумулирует градиенты в параметрах $param.grad+=ne{w}_{g}rad$, поэтому корректный цикл должен содержать вызов optimizer.zero_grad $илиmodel.zer{o}_{g}rad()$ до loss.backward.

Что именно происходит и как это влияет:

Если не обнулять градиенты, то на каждом шаге в param.grad будет накапливаться сумма градиентов от всех предыдущих батчей. Таким образом фактический градиент, который использует optimizer.step, равен сумме g1+g2+...+gt, а не текущему gt.Последствия:
Эффективно получается большая величина обновления $какбудтоувеличилиразмербатчаилинакопилиградиенты$, что может привести к расходимости $взрывградиентов,NaN$ или очень плохой сходимости.Поведение оптимизатора с моментом/адаптивными алгоритмами $SGD+momentum,Adam$ нарушается — накопление взаимодействует с внутренними состояниями и даёт непредсказуемые обновления.Если градиенты накапливаются в течение многих итераций, шаги становятся всё более и более «сильными», обучение ведёт себя некорректно и модель плохо обобщает.

Правильный код:

самый простой и корректный вариант:
model.train for data, target in loader:
optimizer.zero_grad # ОБЯЗАТЕЛЬНО
output = model$data$ loss = criterion$output,target$ loss.backward optimizer.step

альтернатива $болеепроизводительная$: optimizer.zero_grad$se{t}_t{o}_{n}one=True$

Если вы намеренно хотите накапливать градиенты $gradientaccumulation$, делайте это явным образом:

делаете loss = loss / accumulation_steps,вызываете loss.backward каждый батч,вызываете optimizer.step и optimizer.zero_grad только каждые accumulation_steps итераций.

Дополнительные техники регуляризации и настройки обучения для предотвращения переобучения:

Weight decay / L2-regularization: используйте weight_decay в оптимизаторе $илиAdamWдлякорректногоweightdecay$.Dropout: добавьте Dropout в классификационных слоях $обычно0.1–0.5взависимостиотзадачи$.Batch Normalization: стабилизирует обучение и часто уменьшает переобучение.Data augmentation: аугментации $сдвиг/вращение/цвет/горизонтальноеотражение,Cutout,Mixup,CutMix$ — очень эффективны для CV; для NLP — back-translation, token dropout и т. п.Early stopping: следите за валидационной метрикой и останавливайте обучение при отсутствии улучшений.Learning rate scheduling: ReduceLROnPlateau, CosineAnnealing, OneCycle — помогают лучшей сходимости и обобщению.Gradient clipping: clip_gradnorm для предотвращения взрывов градиентов $особенноприRNN/largelr$.Снижение сложности модели / регуляризация архитектуры: уменьшить число параметров, использовать более простую архитектуру.Label smoothing: уменьшает уверенность модели и часто улучшает обобщение.Mixup / Stochastic depth / CutMix: продвинутые аугментации/регуляризаторы.Использовать предварительно обученные модели $transferlearning$ и замораживать часть слоёв.Cross-validation и ensembling: для более стабильной оценки и повышения качества на тесте.Мониторинг: разделять train/val, использовать model.train/model.eval и torch.no_grad при валидации.

Практические советы:

Всегда ставьте model.train при обучении и model.eval при валидации/инференсе.Во время валидации используйте with torch.no_grad чтобы не считать градиенты и не накапливать память.Если хотите ускорить zeroing, используйте optimizer.zero_grad$se{t}_t{o}_{n}one=True$.Подбирайте weight_decay отдельно от lr; если используете Adam, предпочитайте AdamW.Если используете gradient accumulation — не забывайте делить loss на accumulation_steps.

Итого: исправьте код, добавив optimizer.zero_grad перед loss.backward. После этого применяйте перечисленные методы регуляризации и корректную настройку оптимизатора/расписания обучения, чтобы снизить переобучение и улучшить сходимость.