3.1.1 AdamW, AdaBelief, NAdam 等变体优化器

文档摘要

3.1.1 AdamW, AdaBelief, NAdam 等变体优化器模型微调的“炼金术”：AdamW、AdaBelief与NAdam的优化秘籍在现代深度学习的浩瀚星空中，模型微调与参数训练无疑是那颗最为璀璨的星辰。它如同古老的炼金术，将预训练模型的潜力转化为解决特定任务的强大能力。而在这场“炼金术”中，优化器扮演着至关重要的角色，它们如同精密的操控师，引导模型参数在损失函数的崎岖山路上稳步前行，最终抵达性能最优的彼岸。当我们谈论优化器时，Adam无疑是绕不开的名字。它凭借自适应学习率和动量机制，迅速成为深度学习领域的“明星”优化器。然而，随着研究的深入和应用场景的拓展，人们逐渐意识到Adam并非完美无缺。尤其是在模型微调和追求极致性能的场景下，Adam的一些固有限制开始显现。