研究提出新 LoRA 初始化方案，稳定非对称学习率训练
原文标题：Rethinking LoRA Initialization for Robust Asymmetric Learning Rates
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论文通过信号-噪声分解定位 LoRA+ 非对称学习率下训练不稳定的来源，即初始化引入的噪声项。提出将 A 矩阵方差按 n^-2 缩放的初始化方案，显著扩大稳定学习率区间，避免高比率下的性能崩塌。
- 问题
- LoRA+ 非对称学习率下训练不稳定、高比率时性能崩塌。
- 方法
- 用信号-噪声分解定位初始化引入的噪声项，提出将 A 矩阵方差按 n^-2 缩放的初始化并保持 B_0=0。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 显著扩大稳定学习率区间，减少 LoRA 微调调参成本与脆弱性，可直接替换默认初始化。
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