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什么是梯度方差（Fisher信息近似）
AdaLoRA中的Fisher信息矩阵：核心作用与通俗举例
目录
- 什么是梯度方差（Fisher信息近似）
- AdaLoRA中的Fisher信息矩阵：核心作用与通俗举例
- 一句话总结
- 🍉 通俗例子：炒菜放盐的“重要性”
- 🧠 具体原理与示例（文本分类任务）
- 🔍 为什么有效？
- 🌰 玩具数据演示
- 通过梯度方差量化参数重要性：一个玩具级计算示例
- 步骤1：定义数据与损失
- 步骤2：计算每个样本的梯度（以 w 1 w_1 w1为例）
- 1. **Z的含义与公式参数**
- 2. **L（损失值）的含义与公式参数**
- 步骤3：计算梯度方差（Fisher信息近似）
- 步骤4：对比参数重要性
- 步骤5：AdaLoRA如何利用方差？
- 关键结论：为什么方差=重要性？
- 真实场景类比：考试复习
Fisher矩阵的本质：通过参数梯度的方差，量化参数对任务的敏感程度（方差越大，参数越重要）。
一句话总结
Fisher信息矩阵是衡量模型参数对任务重要性的“温度计”，AdaLoRA用它识别哪些参数需要**“小心保护”（避免过度更新）**，哪些可以“大胆调整”。
🍉 通俗例子：炒菜放盐的“重要性”
假设你要炒一盘菜，盐的用量（对应模型参数）对味道影响极大（高Fisher值）&#x