adam优化器怎么调参

Adam优化器的调参主要涉及以下三个超参数：

1. Learning rate（学习率）：控制参数更新的步长，过大会导致震荡，过小会导致收敛缓慢。

2. Beta1和beta2：控制一阶和二阶动量的指数衰减率，一般情况下分别设置为0.9和0.999。

3. Epsilon：一般设置为1e-8，用于保证分母不为零。

在调参时，可以先尝试使用默认值，如果模型的表现不佳，可以考虑进行以下调整：

1. 调整学习率：可以根据模型的表现来调整学习率的大小，如果模型收敛较慢可以适当增大学习率。

2. 调整beta1和beta2：一般情况下不需要调整。

3. 调整epsilon：一般情况下不需要调整。

当然，最好的方法是进行网格搜索或随机搜索来寻找最优的超参数组合。