AI

训练中的优化技巧

 Adam

优化器

AI

训练中的优化技巧：

Adam

优化器

在人工智能领域，训练模型是一个至关重要的过程。为了使模型能

够准确地预测并做出正确的决策，我们需要使用适当的优化技巧来提

高训练效果。在这篇文章中，我们将重点介绍一种被广泛应用的优化

算法

——

Adam

优化器。

一、

Adam

优化器的介绍

Adam

（

Adaptive Moment Estimation

）优化器是一种基于梯度的优化

算法，结合了动量法和自适应学习率方法。

1. 

动量法

动量法的目的是在训练过程中增加模型的稳定性，避免陷入局部最

优解。它通过在更新权重时引入一个动量项，使得模型在梯度方向上

具有一定的

“

惯性

”

。也就是说，当梯度方向相同时，更新步长较大；

当梯度方向相反时，更新步长减小。这样可以加快收敛速度，并提高

模型的泛化能力。

2. 

自适应学习率方法

自适应学习率方法的目的是根据梯度的变化情况调整学习率，使得

模型在不同参数处能够拥有合适的学习率。传统的学习率调整方法往

往需要手动设置学习率，然而，这样的设置很难找到全局最优解。

Adam

优化器通过计算每个参数的一阶动量和二阶动量的估计，并使用