adam自适应学习率

Adam自适应学习率是一种优化算法，它结合了梯度下降和动量方法。Adam的自适应原理是根据统计对梯度进行修正，但仍然需要设置学习率。如果学习率设置过大，会导致模型发散，收敛较慢或陷入局部最小值点。因此，一开始通常不会设置过大的学习率，而是根据不同的任务进行选择。通常默认的学习率设置为1e-3。\[1\]

与传统机器学习相比，深度学习的学习率设置要小得多。这是因为神经网络的损失函数通常不是凸函数，而梯度下降法等优化方法主要针对凸函数。如果学习率设置过高，Adam优化器只会矫正梯度，而不会影响初始学习率，导致模型的Loss出现较大的波动，无法收敛。因此，深度学习中的学习率需要设置得更小。\[2\]

另外，Adadelta是一种改进的优化算法，它针对Adagrad学习率分母的累加问题进行了改进。Adadelta将分母的累加替换为均值，使得学习率相对稳定。类似于Batch Normalization对均值和方差使用滑动平均来近似训练集的均值和方差，Adagrad也使用滑动平均来近似参数梯度的均值。从Pytorch源码中可以看到，Adadelta使用了两次滑动平均。\[3\]

综上所述，Adam自适应学习率需要根据具体任务进行学习率的设置，通常需要选择一个适当的学习率来保证模型的收敛性和性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [（Note）优化器Adam的学习率设置](https://blog.csdn.net/qq_40728667/article/details/125921684)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [基于Pytorch源码对Adagrad、Adadelta、RMSProp、Adam等自适应学习率进行学习](https://blog.csdn.net/MacKendy/article/details/106772624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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