AdamW和Adam的区别: 深度学习优化器终极指南

Adam和AdamW都是深度学习中常用的优化器，用于训练模型并提高其性能。虽然它们的名字相似，但在处理权重衰减和偏差修正方面存在关键差异。

什么是权重衰减？

权重衰减是一种正则化技术，通过在损失函数中添加惩罚项来防止模型过拟合。这有助于模型更好地泛化到未见过的数据。

Adam vs. AdamW: 主要区别

权重衰减的应用: Adam将权重衰减应用于参数更新步骤中的梯度，而AdamW将其直接应用于参数本身。这种差异使得AdamW在处理稀疏梯度时更有效，并可以实现更好的正则化。
偏差修正: AdamW调整了Adam中用于偏差修正的计算方式。偏差修正旨在解决训练初期梯度估计不准确的问题。AdamW的调整进一步提高了模型的收敛性和稳定性。

AdamW的优势

增强的正则化: 通过将权重衰减直接应用于参数，AdamW 提供了更有效的正则化，减少了过拟合的风险。* 改进的收敛性: AdamW 中偏差修正的调整有助于更快、更稳定的收敛。* 适用于各种任务: AdamW 已成功应用于各种深度学习任务，包括自然语言处理和计算机视觉。

总结

AdamW可以被视为Adam的改进版本，它解决了权重衰减和偏差修正方面的一些局限性。如果你正在训练深度学习模型，特别是那些容易过拟合的模型，那么AdamW是一个值得考虑的优秀选择。它可以帮助你训练出泛化能力更强、性能更优的模型。