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Adam优化器研究综述

article 2026/2/1 2:32:16

摘要
Adam优化器（Adaptive Moment Estimation）是一种广泛应用于深度学习的优化算法，通过自适应学习率加速梯度下降过程。本文从Adam的定义、算法原理、优势与局限性、应用场景及变体等方面进行调研，结合学术文献和实践经验，分析其在神经网络训练中的作用。研究表明，Adam在计算效率和鲁棒性上表现出色，尤其适合大规模数据集，但某些任务中SGD可能更具优势。

关键词：Adam优化器，自适应学习率，深度学习，梯度下降，神经网络

1 引言

深度学习模型的训练依赖于高效的优化算法，而传统的随机梯度下降（SGD）在面对复杂模型和大规模数据时往往收敛缓慢或对超参数敏感。Adam优化器（全称：Adaptive Moment Estimation）由Kingma和Ba于2014年提出，结合了动量法和RMSProp的优点，通过自适应调整学习率在深度学习领域获得广泛应用。本文旨在系统调研Adam优化器的原理、优势及应用，为研究者和开发者提供参考。

2 Adam优化器原理

2.1 算法定义

Adam是一种基于一阶梯度的优化算法，通过维护梯度的第一阶矩（均值）和第二阶矩（未中心化的方差）来动态调整学习率。其核心思想是利用历史梯度信息加速收敛，同时避免震荡。

2.2 数学公式

Adam的更新步骤如下：

计算梯度：

$g_t = \nabla_\theta f(\theta_{t-1})$

2.更新一阶矩估计：

$m_t = \beta_1 \cdot m_{t-1} + (1 - \beta_1) \cdot g_t$

3. 更新二阶矩估计：

$v_t = \beta_2 \cdot v_{t-1} + (1 - \beta_2) \cdot g_t^2$

4.偏差校正：

$\hat{m}_t = \frac{m_t}{1 - \beta_1^t}$

$\hat{v}_t = \frac{v_t}{1 - \beta_2^t}$

5.参数更新：

$\theta_t = \theta_{t-1} - \alpha \cdot \frac{\hat{m}_t}{\sqrt{\hat{v}_t} + \epsilon}$

2.3 工作机制

Adam通过一阶矩捕捉梯度方向（类似动量法），通过二阶矩调整步长（类似RMSProp），实现自适应学习率。偏差校正确保早期训练稳定性，特别适合小批量数据。

3 Adam优化器的优势与局限性

3.1 优势

自适应性：动态调整学习率，适应不同参数的更新需求。
高效性：计算开销低，内存需求小，适合大规模训练。
鲁棒性：对噪声梯度和稀疏梯度表现稳定。
易用性：默认参数（如 $\alpha = 0.001, \beta_1 = 0.9, \beta_2 = 0.999$ ）适用性广，减少调参负担。

3.2 局限性

泛化性能：部分研究（如Wilson等人，2017）指出，Adam在某些任务中的泛化能力不如SGD with Momentum。
计算复杂性：相较SGD，Adam需额外计算移动平均值，增加开销。
收敛问题：在某些非凸优化问题中，可能收敛到次优解。

4 应用场景与实现

4.1 应用领域

Adam广泛用于计算机视觉（如图像分类）、自然语言处理（如Transformer模型）等领域，因其快速收敛和鲁棒性成为TensorFlow和PyTorch的默认优化器。

4.2 代码实现

以下为Keras中的实现示例：

from tensorflow.keras.optimizers import Adam 
model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=0.001), loss='categorical_crossentropy')

PyTorch实现：

import torch.optim as optim optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

5 Adam变体与改进

5.1 AMSGrad

针对Adam可能无法收敛的问题，Reddi等人（2018）提出AMSGrad，通过限制二阶矩的增长改进收敛性。Keras中可通过amsgrad=True启用。

5.2 其他变体

AdamW：引入权重衰减正则化，改善泛化性能。
NAdam：结合Nesterov动量，进一步加速收敛。

6 实验与比较

根据文献[1]，Adam在MNIST和CIFAR-10数据集上的收敛速度优于SGD，但在ImageNet等大规模任务中，SGD with Momentum的泛化性能更佳。实际应用中，建议根据任务特性选择优化器。

7 结论与展望

Adam优化器凭借其自适应学习率和高效性，成为深度学习中的主流选择。然而，其泛化性能和特定场景下的局限性提示我们，应结合任务需求灵活选择优化策略。未来，Adam的变体及与其他算法的融合有望进一步提升性能。

参考文献

[1] Kingma D P, Ba J. Adam: A Method for Stochastic Optimization[J]. arXiv preprint arXiv:1412.6980, 2014.
[2] Keras官方文档. Adam优化器[EB/OL]. Adam

, 2023.
[3] CSDN博客. Adam优化器（通俗理解）[EB/OL]. Adam优化器（通俗理解）-CSDN博客

, 2022.
[4] 动手学深度学习. Adam算法[EB/OL]. 11.10. Adam算法 — 动手学深度学习 2.0.0 documentation

, 2023.