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各位看官老爷们，今天小编给大家带来一个优化界的扛把子——Adam 优化器。它在处理海量数据的时候简直是如鱼得水，效率杠杠的，不死机还不耍大牌，堪称优化器界的劳模！

不过，莫慌，别急着跪舔，下面小编就带大家揭秘 Adam 优化器的优势，看看它到底是真霸道，还是徒有其表。

它本事究竟有多大？面对海量数据啥情况？

先说Adam 优化器面对海量数据淡定得很，泰山崩于前而面不改色。它有以下几个牛 x 的本事：

自适应学习率： 说白了就是能根据梯度的变化动态调整学习率。数据多到爆棚？没Adam 优化器会自动降低学习率，避免过拟合，让收敛速度稳如泰山。

内存友好： Adam 优化器只保存一阶矩估计和二阶矩估计，内存占用少。海量数据来袭？它依然能游刃有余，不会卡顿。

默读佛经式的学习效果，能处吗？

对于学习效果，Adam 优化器的表现也很惊艳。它采用了一种类似于默读佛经的方式来学习，具体来说就是：

一阶矩估计： Adam 优化器会记住最近一段时间梯度的平均值，作为梯度的估计。就像和尚每天念经修行一样，它会不断积累梯度的信息。

二阶矩估计： 这个有点高级，相当于梯度的大致变化趋势。Adam 优化器会对其进行估计，就像菩萨感悟佛法一样。

有了这两方面的信息，Adam 优化器就能在海量数据中游刃有余地调整学习率，像得道高僧一样稳扎稳打地优化模型。

自适应学习率，是开了挂的外挂？

正解，Adam 优化器的自适应学习率算法就是开挂的外挂！它有两把法宝：

RMSprop 算法： 这玩意能根据梯度的二阶矩估计来调整学习率。简单来说，就是梯度变化大，学习率就小点，梯度变化小，学习率就放大点。

AdaGrad 算法： 这也是个牛人，它根据过去梯度的累积平方和来调整学习率。过去梯度变化大，它就给对应的参数来个“教科书般的惩罚”，学习率调低点；过去梯度变化小？那就奖励它，来点“正向激励”，学习率调高点。

是万金油还是有副作用？

不得不承认，Adam 优化器真是个万金油，适用于各种模型和数据集。深度学习大模型、自然语言处理、计算机视觉？通通搞得定！

但凡事都有两面性，Adam 优化器也会水土不服的时候，比如遇上视觉模型泛化性下降的不过，博士生何凯明大神提出了一种叫 Lookahead 的优化器，可以解决这个让 Adam 优化器也能在视觉领域大展拳脚。

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