AI
训练中的优化技巧
Adam
优化器
AI
训练中的优化技巧：
Adam
优化器
在人工智能领域，训练模型是一个至关重要的过程。为了使模型能
够准确地预测并做出正确的决策，我们需要使用适当的优化技巧来提
高训练效果。在这篇文章中，我们将重点介绍一种被广泛应用的优化
算法
——
Adam
优化器。
一、
Adam
优化器的介绍
Adam
（
Adaptive Moment Estimation
）优化器是一种基于梯度的优化
算法，结合了动量法和自适应学习率方法。
1.
动量法
动量法的目的是在训练过程中增加模型的稳定性，避免陷入局部最
优解。它通过在更新权重时引入一个动量项，使得模型在梯度方向上
具有一定的
“
惯性
”
。也就是说，当梯度方向相同时，更新步长较大；
当梯度方向相反时，更新步长减小。这样可以加快收敛速度，并提高
模型的泛化能力。
2.
自适应学习率方法
自适应学习率方法的目的是根据梯度的变化情况调整学习率，使得
模型在不同参数处能够拥有合适的学习率。传统的学习率调整方法往
往需要手动设置学习率，然而，这样的设置很难找到全局最优解。
Adam
优化器通过计算每个参数的一阶动量和二阶动量的估计，并使用
