Adam vs SGD vs RMSProp：PyTorch优化器选择

PyTorch 的 torch.optim 模块提供了多种优化算法，适用于不同的深度学习任务。以下是一些常用的优化器及其特点：

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1. 随机梯度下降（SGD, Stochastic Gradient Descent）

optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

• 特点：
  • 最基本的优化算法，直接沿梯度方向更新参数。
  • 可以添加 momentum（动量）来加速收敛，避免陷入局部极小值。
  • 适用于简单任务或需要精细调参的场景。
• 适用场景：
  • 训练较简单的模型（如线性回归、SVM）。
  • 结合学习率调度器（如 StepLR）使用效果更好。

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2. Adam（Adaptive Moment Estimation）

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001, betas=(0.9, 0.999))

• 特点：
  • 自适应调整学习率，结合动量（Momentum）和 RMSProp 的优点。
  • 默认学习率 lr=0.001 通常表现良好，适合大多数任务。
  • 适用于大规模数据、深度网络。
• 适用场景：
  • 深度学习（CNN、RNN、Transformer）。
  • 当不确定用什么优化器时，Adam 通常是首选。

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3. RMSProp（Root Mean Square Propagation）

optimizer = torch.optim.RMSprop(model.parameters(), lr=0.01, alpha=0.99)

• 特点：
  • 自适应学习率，对梯度平方进行指数加权平均。
  • 适用于非平稳目标（如 NLP、RL 任务）。
  • 对学习率比较敏感，需要调参。
• 适用场景：
  • 循环神经网络（RNN/LSTM）。
  • 强化学习（PPO、A2C）。

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4. Adagrad（Adaptive Gradient）

optimizer = torch.optim.Adagrad(model.parameters(), lr=0.01)

• 特点：
  • 自适应调整学习率，对稀疏数据友好。
  • 学习率会逐渐减小，可能导致训练后期更新太小。
• 适用场景：
  • 推荐系统（如矩阵分解）。
  • 处理稀疏特征（如 NLP 中的词嵌入）。

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5. Adadelta

optimizer = torch.optim.Adadelta(model.parameters(), lr=1.0, rho=0.9)

• 特点：
  • Adagrad 的改进版，不需要手动设置初始学习率。
  • 适用于长时间训练的任务。
• 适用场景：
  • 计算机视觉（如目标检测）。
  • 当不想调学习率时可用。

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6. AdamW（Adam + Weight Decay）

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=0.001, weight_decay=0.01)

• 特点：
  • Adam 的改进版，更正确的权重衰减（L2 正则化）实现。
  • 适用于 Transformer 等现代架构。
• 适用场景：
  • BERT、GPT 等大模型训练。
  • 需要正则化的任务。

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7. NAdam（Nesterov-accelerated Adam）

optimizer = torch.optim.NAdam(model.parameters(), lr=0.001)

• 特点：
  • 结合了 Nesterov 动量和 Adam，收敛更快。
• 适用场景：
  • 需要快速收敛的任务（如 GAN 训练）。

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如何选择合适的优化器？

优化器	适用场景	是否需要调参
SGD + Momentum	简单任务、调参敏感任务	需要调 lr 和 momentum
Adam	深度学习（CNN/RNN/Transformer）	默认 lr=0.001 通常可用
RMSProp	RNN/LSTM、强化学习	需要调 lr 和 alpha
Adagrad	稀疏数据（推荐系统/NLP）	学习率会自动调整
AdamW	Transformer/BERT/GPT	适用于权重衰减任务
NAdam	快速收敛（如 GAN）	类似 Adam，但更快

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总结

• 推荐新手使用 Adam 或 AdamW，因为它们自适应学习率，调参简单。
• 如果需要极致性能，可以尝试 SGD + Momentum + 学习率调度（如 StepLR 或CosineAnnealingLR）。
• RNN/LSTM 可以试试 RMSProp。
• 大模型训练（如 BERT）优先 AdamW。