自适应学习率机制：AdamW/RAdam的理论基础与代码实现细节 大家好！今天我们来深入探讨深度学习优化器中两种非常重要的自适应学习率机制：AdamW 和 RAdam。我们将从理论基础入手，逐步推导其公式，并最终通过 Python 代码实现它们的核心逻辑。 1. 自适应学习率的必要性 在传统的梯度下降法中，我们使用固定的学习率更新模型参数。然而，固定的学习率在训练过程中可能会遇到一些问题： 学习率过大： 可能导致模型在最优解附近震荡，无法收敛。 学习率过小： 可能导致训练速度过慢，甚至陷入局部最小值。 自适应学习率算法通过动态调整每个参数的学习率，来解决这些问题。它们通常会根据参数的历史梯度信息来调整学习率，从而在不同阶段和不同参数上使用更合适的学习率。 2. Adam：Adaptive Moment Estimation Adam 是一种非常流行的自适应学习率优化器。它结合了动量法（Momentum）和 RMSProp 的优点。其核心思想是利用梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（variance）来调整学习率。 2.1 数学原理 Adam 的更新公式如下： 计算梯度： 计算损失 …