adam优化器默认参数

Adam优化器的默认参数如下：

- 学习率（learning rate）：0.001
- β1（用于计算梯度的指数衰减平均值的一阶矩）：0.9
- β2（用于计算梯度的指数衰减平均值的二阶矩）：0.999
- ε（为了数值稳定性而添加到分母的小常数）：1e-8

这些参数可以通过使用Adam优化器类的构造函数进行修改，例如：

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.01, beta_1=0.8, beta_2=0.9, epsilon=1e-7)

注意，这里的示例代码是基于TensorFlow框架的实现，其他深度学习框架的Adam优化器也可能有类似的参数。

相关问题

keras中adam优化器默认参数设定

在Keras中，Adam优化器的默认参数设置如下：

learning_rate=0.001，beta_1=0.9，beta_2=0.999，epsilon=1e-07，amsgrad=False

其中，learning_rate表示学习率，beta_1和beta_2是Adam优化器中的动量衰减系数，epsilon是用于数值稳定性的小值，amsgrad表示是否使用AMSGrad算法。这些参数的具体含义可以参考Adam优化器的原始论文。如果需要修改默认参数，可以在创建Adam优化器对象时传入相应的参数值。

adam优化器参数设置lr

Adam优化器的学习率参数lr用于控制每次参数更新的步长大小，是优化器中最重要的参数之一。在使用Adam优化器时，可以通过修改lr的值来调整模型的训练效果。通常情况下，lr的值越小，模型的训练越稳定，但是训练速度会变慢；反之，lr的值越大，模型的训练速度越快，但是训练过程可能会不稳定，甚至出现震荡现象。因此，需要根据具体的模型和数据集来选择合适的lr值。

下面是一个使用Adam优化器的例子，其中将lr设置为0.001：

import torch
import torch.optim as optim

# 定义模型和损失函数
model = ...
criterion = ...

# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for data in dataloader:
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()