Adam 优化器：原理、优点和缺点 - 神经网络训练利器

Adam 优化器是一种常用的梯度下降算法，用于训练神经网络模型。它结合了动量法和 RMSProp 算法的优点，能够更快地收敛并找到更优的局部最小值。\n\nAdam 优化器的更新公式如下：\n\n\t m = β1 * m + (1 - β1) * g\n\t v = β2 * v + (1 - β2) * g^2\n\t θ = θ - α * m / (sqrt(v) + ε)\n\n其中，m 和 v 分别代表动量和梯度平方的指数加权平均值，β1 和 β2 是衰减因子，用于控制历史梯度的权重，α 是学习率，ε 是一个很小的数，用于防止除零错误。\n\nAdam 优化器的优点包括：\n1. 自适应学习率：根据历史梯度的平方根调整学习率，可以自动适应不同参数的梯度变化情况。\n2. 速度快：结合了动量法和 RMSProp 算法的优点，能够更快地收敛并找到更优的局部最小值。\n3. 鲁棒性好：对于大多数超参数的选择不敏感，通常可以使用默认值即可。\n\n然而，Adam 优化器也有一些缺点：\n1. 内存占用高：需要存储动量和梯度平方的指数加权平均值，占用的内存较大。\n2. 对超参数敏感：对于学习率、衰减因子等超参数的选择较为敏感，不同的超参数组合可能会导致不同的训练效果。\n\n因此，在使用 Adam 优化器时，需要根据具体问题和数据集的特点进行合适的超参数选择和调整。