优化器adamw和adam的区别

Adam (Adaptive Moment Estimation) 和 AdamW (Weight Decay Regularization) 都是基于梯度下降算法的优化器，它们在深度学习中被广泛应用。这里简单解释一下两者的区别：

1. Adam: 原始的 Adam 优化器结合了动量（momentum）和自适应学习率的优点。它使用了指数移动平均来估计梯度的一阶矩估计（动量）和二阶矩估计（RMSprop），这使得它能够自适应地调整学习率。Adam 的更新公式考虑了每个参数的历史梯度信息。

2. AdamW: AdamW 在 Adam 基础上增加了权重衰减（Weight Decay或L2 Regularization）。这意味着在更新参数时，会额外考虑一个惩罚项，防止模型过拟合。这是通过将学习率乘以权重衰减系数，并从梯度中减去该惩罚项来实现的。