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  • PyTorch模型训练优化器Adam和AdamW - 知乎
    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 的通用结构。
  • 如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)? - 知乎
    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。
  • 一文看懂各种神经网络优化算法:从梯度下降到Adam方法 - 知乎
    如果想使训练深层网络模型快速收敛或所构建的神经网络较为复杂,则应该使用Adam或其他自适应学习速率的方法,因为这些方法的实际效果更优。
  • 深入剖析 Adam 优化器:原理、优势与应用 - 知乎
    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升模型训练效果,推动深度学习技术不断发展。
  • 一文读懂Adam优化算法 - 知乎
    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, 自适应地调整每个参数的学习率。
  • Adam和AdamW - 知乎
    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,明确一下二者的区别。
  • 如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)? - 知乎
    Adam 法的核心思想是通过计算梯度的一阶矩(即梯度的均值)和二阶矩(即梯度的平方的均值),结合这些统计量来调整每个参数的更新步长,从而实现自适应的、平稳的优化过程。
  • 简单认识Adam优化器 - 知乎
    2014年12月, Kingma和Lei Ba两位学者提出了Adam优化器,结合AdaGrad和RMSProp两种优化算法的优点。 对梯度的一阶矩估计(First Moment Estimation,即梯度的均值)和二阶矩估计(Second Moment Estimation,即梯度的未中心化的方差)进行综合考虑,计算出更新步长。
  • adam算法原理和推导过程? - 知乎
    Adam(Adaptive momentum)是一种自适应动量的随机优化方法(A method for stochastic optimization),经常作为 深度学习 中的优化器算法。
  • 2025年了,你还在无脑用Adam?我把最新的优化器都扒了一遍
    作为一名算法工程师 AI研究者,如果问我哪个优化器是yyds,估计十有八九的人会脱口而出: Adam。 没错,Adam凭借其稳定性和易用性,多年来一直被奉为深度学习的“标配”。


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