使用adam优化器参数调整

在使用 Adam 优化器时，有几个关键的参数需要注意：

1. 学习率（learning rate）：控制每次更新参数的步长大小，需要根据具体应用进行调整。通常情况下，学习率在 0.001 ~ 0.1 之间选择。

2. β1 和 β2：分别为 Adam 优化器中计算一阶动量和二阶动量的衰减率。通常情况下，建议将 β1 设置为 0.9，将 β2 设置为 0.999。

3. ε：一个很小的数，用于避免分母为0的情况。通常情况下，可以将 ε 设置为 1e-8。

调整这些参数的方法如下：

1. 学习率：可以通过逐渐减小学习率的方式来训练模型。例如，可以在前几个 epoch 中将学习率设置为较大的值，然后逐渐减小，直到达到一个较小的值。

2. β1 和 β2：通常情况下，建议将 β1 设置为 0.9，将 β2 设置为 0.999。如果需要调整，可以根据实验结果进行微调。

3. ε：通常情况下，可以将 ε 设置为 1e-8，不需要进行调整。

需要注意的是，Adam 优化器对于不同的任务和数据集可能需要不同的参数设置，因此需要进行实验来确定最佳的参数组合。