设置不同总训练轮次时，同轮次模型结果为何存在差异？

这个现象是完全合理的，核心原因是Sentence Transformers的训练流程中，部分关键参数的行为会直接依赖总训练轮次，导致相同局部轮次的训练状态出现差异，具体来说有以下几个关键点：

• 学习率调度器的步数依赖
  绝大多数常用的学习率调度策略（比如线性warmup+衰减、余弦退火）都是基于总训练步数计算的，而总训练步数 = 总轮次 × 单轮训练集步数。当你设置不同的num_epochs时，总步数会成比例变化，这会直接改变学习率的变化曲线：

  • 比如用linear_schedule_with_warmup，如果warmup占总步数的10%，那num_epochs=2时warmup步数是总步数的10%，num_epochs=4时warmup步数会翻倍。这就导致第1轮训练中，学习率的上升/衰减节奏完全不同，模型参数的更新幅度自然有差异，最终验证集的损失和皮尔逊系数也就不一样。

• 优化器状态的累积差异
  优化器的状态（比如Adam的一阶矩、二阶矩估计，SGD的动量）是随着每一步更新累积的。由于总轮次不同导致同轮次的学习率不同，每一步的参数更新量会不一样，进而优化器的状态也会偏离，后续的参数更新会持续受到这种差异的影响，最终在相同轮次呈现出不同的验证结果。

• 其他隐性依赖总步数的逻辑
  部分训练辅助逻辑（比如某些正则化策略的动态调整、早停的触发条件计算）也可能间接依赖总训练步数，虽然这种情况相对少见，但也可能成为结果差异的诱因。

总结来说，你观察到的差异是训练流程中参数依赖总轮次的正常表现，并非异常问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hígor Hahn