adamw优化器的优点

AdamW优化器的优点是：
1. 解决了Adam优化器的权重衰减问题。Adam优化器在计算权重衰减时，是将L2正则化项添加到梯度上再进行更新，而AdamW优化器则是在更新参数之后再应用权重衰减，避免了权重衰减对梯度计算的干扰，更准确地实现了权重衰减的效果。
2. 提高了模型的泛化能力。由于AdamW优化器在权重衰减的处理上更准确，可以更好地控制模型的复杂度，减少过拟合的风险，从而提高模型的泛化能力。
3. 与Adam优化器相比，AdamW优化器在一些任务上可能具有更好的性能。因为AdamW优化器在权重衰减上的处理更合理，能更好地适应不同的任务和数据集，并且能够更稳定地收敛到更好的局部最优解。
总的来说，AdamW优化器在权重衰减的处理上更准确，可以提高模型的泛化能力，并在一些任务上可能具有更好的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [优化器 optimizer](https://blog.csdn.net/be_humble/article/details/126663495)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [当前训练神经网络最快的方式：AdamW优化算法+超级收敛](https://blog.csdn.net/u011808673/article/details/80941648)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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