LoRA 基礎
LoRA学習でよくある失敗
少なすぎるデータ、重複画像、不明確なキャプション、概念の混在、過学習に注意します。
この記事は LoRA 学習リファレンスの一部です。
Common mistakes include tiny datasets, duplicated images, unclear captions, mixed concepts, overtraining, and testing only one prompt. A safer workflow is to train small, test broadly, and stop when the model is useful rather than extreme.