Adam 算法对损失函数进行优化

，你能不能解释一下它是如何工作的？

可以的，Adam算法是一种常用的优化算法，它结合了动量梯度下降算法与自适应学习率算法的优点，在优化深度神经网络时表现出色。它通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整每个参数的学习率。具体来说，它会根据梯度计算出每个参数的一阶矩估计（即梯度的平均值）和二阶矩估计（即梯度的平方的平均值），然后根据这两个估计值来计算每个参数的学习率，从而更新参数。通过这种方式，Adam算法可以自适应地调整每个参数的学习率，从而更加高效地优化损失函数。