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  • 一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法 - 知乎
    如果想使训练深层网络模型快速收敛或所构建的神经网络较为复杂，则应该使用Adam或其他自适应学习速率的方法，因为这些方法的实际效果更优。
  • 一文读懂Adam优化算法 - 知乎
    Adam算法是在2014年提出的一种基于一阶梯度的优化算法，它结合了 动量 （Momentum）和 RMSprop （Root Mean Square Propagation）的思想， 自适应地调整每个参数的学习率。
  • Adam和AdamW - 知乎
    AdamW目前是大语言模型训练的默认优化器，而大部分资料对Adam跟AdamW区别的介绍都不是很明确，在此梳理一下Adam与AdamW的计算流程，明确一下二者的区别。
  • 如何理解Adam算法 (Adaptive Moment Estimation)？ - 知乎
    正因为Adam是深度学习时代最有影响力的工作之一，该如何（定量地）理解它就是一个非常重要、非常困难、又非常迷人的挑战。
  • Adam 优化器背后的数学原理 - 知乎
    Adam，这个名字在许多获奖的 Kaggle 竞赛中广为人知。 参与者尝试使用几种优化器（如 SGD、Adagrad、Adam 或 AdamW）进行实验是常见的做法，但真正理解它们的工作原理是另一回事。
  • PyTorch模型训练优化器Adam和AdamW - 知乎
    在 PyTorch 里， Adam 和 AdamW 的调用语法几乎一模一样，这是因为 PyTorch 的优化器接口是统一设计的，使用方式都继承自 torch optim Optimizer 的通用结构。
  • 深入剖析 Adam 优化器：原理、优势与应用 - 知乎
    Adam优化器凭借其独特的设计和出色的性能，已成为深度学习领域不可或缺的工具。 深入理解其原理和性质，能帮助我们更好地运用它提升模型训练效果，推动深度学习技术不断发展。
  • 简单认识Adam优化器 - 知乎
    虽然Adam算法目前成为主流的优化算法，不过在很多领域里（如计算机视觉的对象识别、NLP中的机器翻译）的最佳成果仍然是使用带动量（Momentum）的SGD来获取到的。




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