4.5 优化器选择与训练技巧：AdamW、梯度裁剪、正则化

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4.5 优化器选择与训练技巧：AdamW、梯度裁剪、正则化 4.5 优化器选择与训练技巧：AdamW、梯度裁剪、正则化在迁移学习和Fine-tuning的实践中，选择合适的优化器并掌握有效的训练技巧对于模型的收敛速度、最终性能以及泛化能力至关重要。本章将深入探讨AdamW优化器、梯度裁剪以及正则化技术在Fine-tuning过程中的应用与原理。 4.5.1 AdamW优化器：Adam的改进与原理 Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种广泛使用的深度学习优化器，它结合了Adagrad和RMSprop的优点，能够自适应地调整每个参数的学习率。