AI

训练中的

AdamW

优化器

结合

Adam

和权重

衰减的方法

AI

训练中的

AdamW

优化器

——

结合

Adam

和权重衰减的方法

引言：

在人工智能领域中，深度学习模型的训练是非常困难而耗时的任务。优化器作

为深度学习中最关键的组件之一，对于算法的性能和训练速度起着决定性的作用。

然而，在传统的优化算法中，如

Adam

优化器中存在权重衰减方法不恰当的问题。

本文将介绍一种结合了

Adam

和权重衰减方法的新型优化器

——

AdamW

，并详细

解析其原理和应用。

一、优化器在

AI

训练中的重要性

优化器在深度学习模型的训练中起到了至关重要的作用。优化器的目标是通过

调整模型中的参数，使损失函数达到最小值。优化算法的选择不仅会影响模型的收

敛速度和效果，还会影响训练过程中出现的过拟合和欠拟合等问题。

二、

Adam

优化器及其问题

Adam

优化器是一种基于梯度的自适应优化算法，它利用当前梯度和历史梯度

的信息动态地调整学习率。

Adam

优化器能够快速收敛并表现出较好的性能，因此

在很多深度学习模型中得到了广泛应用。然而，

Adam

优化器存在一个不足之处

—

—

权重衰减方法。

权重衰减在训练过程中通过对权重施加一个惩罚项，以限制权重的大小。传统

的

Adam

优化器在计算梯度更新时，并没有进行有效地处理权重衰减。这导致在训

练过程中，权重的大小逐渐增大，可能会影响模型的泛化性能和过拟合问题。

三、

AdamW

优化器的原理