adamw优化器和adam哪个更好

AdamW（Weight decay version of Adam）优化器是Adam算法的一个变体，它引入了权重衰减（weight decay或L2正则化），这有助于防止模型过拟合。相比于标准的Adam，AdamW在训练过程中对模型参数施加了额外的约束，使其更加健壮。

关于Adam和AdamW的选择，取决于具体应用场景和需求：

1. 如果你的目标是提高模型的泛化能力，减少过拟合，那么AdamW通常是一个更好的选择，因为它具有内置的权重衰减机制。

2. 如果你正在处理大规模的数据集，Adam由于其计算效率高（因为它结合了动量和自适应学习率），可能更适合快速收敛。

3. Adam对于大多数神经网络模型都表现良好，如果数据集不是特别大，或者对模型复杂度控制不严，那么Adam本身可能是不错的选择。