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Adam优化器凭借其独特的设计和出色的性能，已成为深度学习领域不可或缺的工具。 深入理解其原理和性质，能帮助我们更好地运用它提å&正因为Adam是深度学习时代最有影响力的工作之一，该如何（定量地）理解它就是一个非常重要、非常困难、又非常迷人的挑战。*May 9, 2024 · Adam算法是在2014年提出的一种基于一阶梯度的优化算法，它结合了 动量 （Momentum）和 RMSprop （Root Mean Square Propagation）的思想ï¼~在 PyTorch 里， Adam 和 AdamW 的调用语法几乎一模一样，这是因为 PyTorch 的优化器接口是统一设计的，使用方式都继承自 torch.optim.Optimizer 的.Adam Optimizer 应该是最常用的优化算法，并且其已经在大量的深度神经网络实验上验证了其有效性，下面我将一步一步拆解，介绍Adam Optimiz~Adam，这个名字在许多获奖的 Kaggle 竞赛中广为人知。 参与者尝试使用几种优化器（如 SGD、Adagrad、Adam 或 AdamW）进行实验是常见的做法，ä+AdamW目前是大语言模型训练的默认优化器，而大部分资料对Adam跟AdamW区别的介绍都不是很明确，在此梳理一下Adam与AdamW的计算流程，明确ä