Lion 优化器：符号动量驱动的显存高效与收敛加速 大家好，今天我们来聊聊最近备受关注的 Lion 优化器。它以其独特的符号动量方法，在保证模型性能的同时，显著降低了显存占用并提升了训练速度。我们将深入探讨 Lion 优化器的原理、优势以及如何在实践中应用，并结合代码示例进行讲解。 1. 优化器发展简述 深度学习模型的训练离不开优化器。优化器的作用就是根据损失函数计算出的梯度，更新模型参数，使得损失函数值最小化，从而让模型学习到数据中的规律。 最早的优化器是基于梯度下降法（Gradient Descent, GD）。随后，为了解决 GD 的一些问题，例如收敛速度慢、容易陷入局部最优等，出现了一系列改进的优化器，例如： 动量法 (Momentum): 引入动量项，累积之前的梯度，有助于加速收敛，并减少震荡。 AdaGrad: 根据参数的历史梯度调整学习率，对稀疏的参数更新频率更高。 RMSProp: 改进了 AdaGrad，缓解了学习率快速下降的问题。 Adam: 结合了动量法和 RMSProp 的优点，是目前应用最广泛的优化器之一。 AdamW: 在 Adam 的基础上，对权重衰减进行 …