AdamW优化器自适应参数的调整

### AdamW优化器的自适应参数调整方法 AdamW 是一种基于 Adam 的优化算法，它通过权重衰减正则化（Weight Decay Regularization）改进了原始 Adam 算法的表现。AdamW 不仅保留了 Adam 对不同参数采用自适应学习率的能力，还解决了 Adam 中权重衰减与学习率耦合的问题[^2]。 #### AdamW的核心原理 AdamW 结合了 Momentum 和 RMSprop 的优点，并引入了一个独立的权重衰减机制。其核心在于分离权重衰减和梯度更新的过程，从而提高模型泛化能力并加速收敛。具体来说，在每次迭代中，AdamW 更新规则如下： 1. **计算一阶矩估计** \[ m_t = \beta_1 m_{t-1} + (1-\beta_1)\nabla_\theta J(\theta) \] 这里 \(m_t\) 表示偏差修正后的移动平均值，\(\beta_1\) 是第一个超参数，默认取值为 0.9[^3]。 2. **计算二阶矩估计** \[ v_t = \beta_2 v_{t-1} + (1-\beta_2)(\nabla_\theta J(\theta))^2 \] 这里的 \(v_t\) 表示平方梯度的指数加权平均值，\(\beta_2\) 默认取值为 0.999[^3]。 3. **偏置校正** \[ \hat{m}_t = \frac{m_t}{1-(\beta_1)^t}, \quad \hat{v}_t = \frac{v_t}{1-(\beta_2)^t} \] 4. **参数更新** \[ \theta_t = \theta_{t-1} - \eta \cdot \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t}+\epsilon} - \lambda \cdot \theta_{t-1} \] 其中，\(\eta\) 是学习率，\(\lambda\) 是权重衰减系数，通常设置较小值如 \(1e^{-4}\)[^3]。\(\epsilon\) 是一个小常数用于数值稳定性，一般设为 \(1e^{-8}\)。 #### 自适应参数调整的方法 为了更好地利用 AdamW 的特性，可以通过以下方式调整自适应参数： 1. **动态调整学习率 (\(\eta\))** 学习率是影响训练速度的关键因素之一。可以使用学习率调度器（Learning Rate Scheduler），例如余弦退火、阶梯式降低或者 ReduceLROnPlateau 方法来动态调节学习率[^2]。 2. **微调动量参数 (\(\beta_1,\beta_2\))** 动态修改这两个参数能够帮助控制梯度变化的速度和平滑程度。实践中发现较大的 \(\beta_1\) 可能会增加初始阶段的不稳定性，而过高的 \(\beta_2\) 则可能导致梯度过于平滑无法有效捕捉高频特征[^3]。 3. **合理设定权重衰减因子 (\(\lambda\))** 权重衰减的作用类似于 L2 正则化，防止模型过拟合。适当增大该值有助于提升测试集上的性能；但如果过大，则可能会抑制模型表达力。 以下是 Python 实现的一个简单例子： ```python import torch.optim as optim model = ... # 定义好你的模型结构 optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=1e-4) for epoch in range(num_epochs): for data, target in dataloader: optimizer.zero_grad() output = model(data) loss = criterion(output, target) loss.backward() optimizer.step() ```