adam优化器如何改变学习率

Adam优化器通过自适应调整学习率来优化模型的训练效果。Adam算法结合了动量（momentum）和自适应学习率（adaptive learning rate）的特性。

在Adam中，学习率可以通过以下方式进行调整：

1. 初始学习率（learning rate）：Adam优化器需要设置一个初始学习率，通常为一个较小的值，如0.001或0.0001。这个初始学习率决定了模型在训练开始时参数更新的幅度。

2. 学习率衰减（learning rate decay）：在训练的过程中，可以使用学习率衰减策略来逐渐减小学习率，以使模型在接近最优解时更加稳定。常见的衰减策略有指数衰减、按步衰减等。

3. 自适应学习率（adaptive learning rate）：Adam优化器通过计算每个参数的自适应学习率来调整参数更新的幅度。自适应学习率使用了两个指数衰减的移动平均，分别计算梯度平方的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（variance）。这些估计量被用来对每个参数的学习率进行调整。

总结起来，Adam优化器通过初始学习率、学习率衰减和自适应学习率等方式来改变学习率，以达到更好的模型训练效果。