在参数高效微调领域，LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种轻量且高效的方法，核心思想是，大幅减少训练参数和显存占用，尤其适合在小数据集（如RadioMapSeer）上微调大模型。

是冗余参数（代码未使用），若训练10轮就收敛，可调小。若训练波动大，可调大。

是冗余参数（代码未使用），若训练10轮就收敛，可调小。若训练波动大，可调大。