深度学习优化算法详解：SGD到AdamW的统一框架与实战代码

深度学习优化算法是训练神经网络的关键组成部分，本文主要探讨了从基础的SGD（随机梯度下降）到更高级的AdamW算法的一系列优化器。这些算法的发展历程可以概括为：SGD -> SGDM (带有动量的SGD) -> Nesterov加速梯度 (NAG) -> AdaGrad -> AdaDelta -> Adam -> Nadam -> AdamW。 SGD是最基础的优化器，它仅考虑当前样本的梯度。随后的算法引入了动量（如SGDM），通过累积过去梯度的方向来加速学习过程，减少震荡。Nesterov加速梯度(NAG)则是在计算动量时提前一步考虑未来的梯度方向，进一步提升性能。 AdaGrad通过自适应调整每个参数的学习率，使得在稀疏数据上表现良好，但长时间学习可能导致学习率过早衰减。AdaDelta是一种改进版，它结合了动量和自适应学习率，同时考虑了梯度的平方和，以缓解学习率衰减问题。 Adam算法是基于梯度的一阶矩估计（动量）和二阶矩估计（偏置校正）的混合方法，它既包含动量的思想又具有自适应学习率的能力，被广泛应用于深度学习。Nadam是对Adam的一种扩展，融合了Nesterov动量的优点。 AdamW是Adam的变体，它在Adam的基础上加入了权重衰减（weight decay），即L2正则化，以防止模型过拟合。相比于Adam，AdamW使用的是参数的梯度加上权重衰减项，而非原始梯度。 本文提供了一个通用的优化算法框架，包括初始化参数、定义目标函数、设置初始学习率，然后进行迭代优化，每次迭代涉及计算梯度、更新动量和一阶动量，以及根据这些信息调整参数。作者引用了PyTorch官方教程作为参考，展示不同算法在代码中的实现细节，并强调了共性方法如添加参数组，这对于模型微调和预训练网络的适应性至关重要。 掌握这个统一框架后，开发者可以根据实际需求调整动量和学习率策略，设计出适合自己任务的优化器。理解这些算法的原理和实现，能够帮助深度学习实践者更好地选择和调优优化器，以提高模型的训练效率和性能。