Adam与Adamw的最优化方案

近年来，Adam和Adamw作为常用的最优化算法，已经在机器学习等领域得到了广泛的应用。那么究竟什么是Adam和Adamw，以及它们分别有怎样的优缺点呢？本文将从各个方面进行详细的阐述，并给出对应的Python代码示例。

一、Adam和Adamw简介

Adam是一种自适应的学习率优化算法，可以用于训练单层神经网络和多层神经网络。其主要思想是根据梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率，以适应不同参数梯度的变化。Adam的学习率比较稳定，不需要进行手动调整，训练速度较快，而且可以很好地处理稀疏梯度。

与Adam类似，Adamw也是一种自适应的学习率优化算法，其主要的区别在于Adamw对权重进行了L2正则化。因为不同的权重更新具有不同的大小，L2正则化可以给更新较大的权重增加适当的惩罚，从而使所有权重的更新更加平稳，不容易陷入局部极小值。在某些情况下，使用Adamw优化算法可以进一步提高模型的训练效果。

二、Adam和Adamw的优缺点

1、优点

（1）Adam和Adamw都是自适应学习率的最优化算法，可以自动调整不同参数的学习率，从而更好地适应不同参数梯度的变化，训练速度相对较快，同时也能比较好地处理稀疏梯度；

（2）Adamw对较大的权重更新进行了L2正则化，这可以进一步提高模型的训练效果；

（3）Adam和Adamw都具有较好的泛化性能，能够使模型更好地适应不同的数据集。

2、缺点

（1）Adam算法需要在较大的批量大小下才能表现出更好的优化性能，比如说在1000样本以上的批量大小下；

（2）Adam算法中的动量估计可能会影响权重更新的速度和稳定性，这可能会影响模型的训练效果；

（3）Adamw算法有一些超参数需要进行调整，如果不合理的调整会导致模型的训练效果较差。

三、Python代码示例

1、使用Adam优化算法进行模型训练

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优化算法进行模型训练

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')

注意事项

在使用Adamw算法的时候，需要进行一些超参数的调整，其中比较重要的是weight_decay参数。weight_decay可以用来控制L2正则化的强度，一般选取比较小的值即可。如果选取过大的值，则相当于强制将所有的权重都趋向于0，模型可能会训练效果较差。