Adam與Adamw的最優化方案

近年來，Adam和Adamw作為常用的最優化演算法，已經在機器學習等領域得到了廣泛的應用。那麼究竟什麼是Adam和Adamw，以及它們分別有怎樣的優缺點呢？本文將從各個方面進行詳細的闡述，並給出對應的Python代碼示例。

一、Adam和Adamw簡介

Adam是一種自適應的學習率優化演算法，可以用於訓練單層神經網路和多層神經網路。其主要思想是根據梯度的一階矩估計和二階矩估計動態調整每個參數的學習率，以適應不同參數梯度的變化。Adam的學習率比較穩定，不需要進行手動調整，訓練速度較快，而且可以很好地處理稀疏梯度。

與Adam類似，Adamw也是一種自適應的學習率優化演算法，其主要的區別在於Adamw對權重進行了L2正則化。因為不同的權重更新具有不同的大小，L2正則化可以給更新較大的權重增加適當的懲罰，從而使所有權重的更新更加平穩，不容易陷入局部極小值。在某些情況下，使用Adamw優化演算法可以進一步提高模型的訓練效果。

二、Adam和Adamw的優缺點

1、優點

（1）Adam和Adamw都是自適應學習率的最優化演算法，可以自動調整不同參數的學習率，從而更好地適應不同參數梯度的變化，訓練速度相對較快，同時也能比較好地處理稀疏梯度；

（2）Adamw對較大的權重更新進行了L2正則化，這可以進一步提高模型的訓練效果；

（3）Adam和Adamw都具有較好的泛化性能，能夠使模型更好地適應不同的數據集。

2、缺點

（1）Adam演算法需要在較大的批量大小下才能表現出更好的優化性能，比如說在1000樣本以上的批量大小下；

（2）Adam演算法中的動量估計可能會影響權重更新的速度和穩定性，這可能會影響模型的訓練效果；

（3）Adamw演算法有一些超參數需要進行調整，如果不合理的調整會導致模型的訓練效果較差。

三、Python代碼示例

1、使用Adam優化演算法進行模型訓練

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 30),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(30, 2),
)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

    print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))

print('Finished Training')

2、使用Adamw優化演算法進行模型訓練

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(10, 20),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(20, 30),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(30, 2),
)

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)

for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()

    print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))

print('Finished Training')

注意事項

在使用Adamw演算法的時候，需要進行一些超參數的調整，其中比較重要的是weight_decay參數。weight_decay可以用來控制L2正則化的強度，一般選取比較小的值即可。如果選取過大的值，則相當於強制將所有的權重都趨向於0，模型可能會訓練效果較差。