优化器SGD、Adam和AdamW的区别和联系

优化器是用来更新和计算影响模型训练和模型输出的网络参数，使其逼近或达到最优值，从而最小化(或最大化)损失函数。

SGD

随机梯度下降是最简单的优化器，它采用了简单的梯度下降法，只更新每一步的梯度，但是它的收敛速度会受到学习率的影响。
优点： 简单性，在优化算法中没有太多的参数需要调整，通过少量的计算量就可以获得比较好的结果。
缺点： 在某些极端情况下容易受到局部最小值的影响，也容易出现收敛的问题。

SGDR

SGDR指的是Stochastic Gradient Descent with Warm Restarts（带有热重启的随机梯度下降）。它是一种优化器调度策略，旨在帮助模型在训练过程中更好地收敛，避免陷入局部最优解。
优点：

• 因为使用了学习率衰减和周期性重启技术，从而在训练结束前使模型更加充分地探索数据的不同部分， 改善了训练的泛化性能。
• SGDR具有周期性重启的机制，因此有可能使优化过程跳出局部最优解。
• GDR使用周期性重启技术，可以使模型更快地收敛，从而缩短训练时间。

缺点：

• SGDR的性能取决于学习率的初始值、最小值、重启周期等超参数的选择，需要仔细地调整这些超参数才能取得最佳效果。
• SGDR的性能优化取决于数据分布和模型的复杂度等因素，对于某些问题可能无法带来显著的性能提升。

Adam

Adam是改进的SGD，它加入了更新的动量和自适应的学习率，可以帮助更快地收敛。
优点：

• 它融合了Momentum优化方法和RMSProp优化方法，可以帮助优化算法提高精度。
• 它还可以自动调整学习率，因此不需要太多参数调整。

缺点： 它需要消耗更多的内存，而且可能会出现收敛问题。

AdamW

AdamW是Adam的变体，用来处理大型数据集，它以一定的比率来缩减模型参数的梯度，从而减少计算量，提高训练速度。
优点：

• 它可以自动调整学习率，而不需要太多参数调整，降低了冗余性。
• 它也可以自动调整权重衰减系数，使模型更加稳定，避免过拟合。

缺点： 学习率容易受到网络噪声的影响，从而影响优化过程。

联系

因此，SGD和Adam是构建模型优化的常用方法，而AdamW是他们的变体，用于处理大型数据集。

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