Adam优化器反向传播优化默认学习率解析

Adam优化器在进行反向传播优化时，默认使用的学习率是0.001。Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，它会根据每个参数的历史梯度平方的指数移动平均值来调整学习率。具体而言，Adam优化器会计算每个参数的梯度平方的移动平均值（即第一矩估计）和梯度平方的指数移动平均值（即第二矩估计），然后使用这些估计值来调整每个参数的学习率。默认情况下，Adam优化器的学习率是0.001，但可以通过设置参数来改变学习率的值。需要注意的是，Adam优化器的学习率是自适应的，它会根据每个参数的梯度情况自动调整学习率的大小。因此，即使使用默认的学习率值，Adam优化器仍然可以在训练过程中自动调整学习率，以提高优化的效果。