adam优化器收敛到较优值然后又到更大的值

Adam优化器在训练初期能够快速地收敛到较优的值，但是当训练过程继续进行时，它可能会出现收敛到更大的值的情况。这是因为Adam优化器在计算指数加权平均值时，会对较早的梯度信息进行较强的抑制，而对较近期的梯度信息进行较强的放大，这可能导致模型参数在训练过程中发生较大的变化。此外，Adam优化器还可能受到超参数设置的影响，如学习率和动量参数等，如果这些超参数设置不合适，也可能导致模型参数在训练过程中发生较大的变化。因此，为了避免Adam优化器收敛到更大的值的情况，可以尝试调整超参数的设置，或者尝试使用其他优化器进行训练。

相关问题

adam优化器收敛到较优值然后又到更大值收敛

这种情况可能是因为学习率设置过高，导致模型在优化的过程中出现了震荡。Adam优化器使用了动量和自适应学习率的方法，如果学习率设置过高，可能会导致模型在梯度下降的过程中发生震荡，从而使优化过程变得不稳定。建议您尝试降低学习率，并且可以尝试使用其他的优化器，比如SGD，看是否能够解决这个问题。另外，还要注意是否存在梯度爆炸或梯度消失的情况，这也会影响优化器的收敛表现。

Adam优化在非最优值收敛

Adam化算法在非最优值收敛的效果通常比较好，这是因为Adam算法在优化过程中能够自适应地调整学习率，提高了算法对于梯度变化的适应性。当模型接近最优值时，梯度变化逐渐变小，Adam算法会自动减小学习率，从而避免跨过最优值而导致性能下降。而当模型在非最优值收敛时，梯度变化比较大，Adam算法会自动增加学习率以更快地逼近最优值。因此，Adam算法在非最优值收敛时的表现通常比较好。