速发外链网sgd和adam优化器的差异在哪里
Google Brain提出的优化器"Lion"在性能上超过了Adam(W)。
Lion在内存利用效率和运行速度上优于AdamW以及其他自适应优化器。它仅需存储动量，相较于AdamW减少了一半的内存消耗，对训练大型模型和大规模数据尤其有益。例如，在训练图像尺寸为224、批量大小为4096的ViT-B/16模型时，AdamW至少需要16个TPU V4芯片，而Lion仅需8个。
Lion的简洁设计使其在运行速度上具有优势，比AdamW和Adafactor快2-15%，具体取决于任务、代码库和硬件。
Lion在多种模型、任务和领域上展现出卓越性能，包括图像分类、视觉-语言对比训练、扩散模型和语言建模。
实验结果表明，Lion对不同超参数的选择更为稳健，尤其在批量大小影响的消融实验中，Lion更倾向于较大的批量。
了解如何实现Lion的代码。
参考相关文献资料。
一篇文揭示Adam、AdamW、Amsgrad的区别与联系
引言：自2014年提出以来，Adam优化器已成为深度学习领域的明星训练工具。然而，近年来越来越多的研究指出其存在缺陷，在某些情况下甚至不如简单的SGD+ Momentum有效。因此，出现了AdamW和Amsgrad等改进版本。那么，Adam的真正效用如何？AdamW、Amsgrad与原始Adam之间有何联系与区别？改进版本是否真的更胜一筹？本文将解答这些问题。
Adam的发展历程犹如过山车，从最初的提出到被广泛认可，再到质疑与改进。Adam借鉴了通过梯度的平方来调整学习速率的想法，引入动量概念，并在早期修正了对正则化项的处理问题，提出了AdamW。这一改进使得Adam的性能在某些情况下优于传统的SGD+ Momentum方法。然而，随着研究的深入，Adam的局限性逐渐显现，一些论文开始建议避免使用Adam，并指出在某些情况下传统方法效果更好。
正当人们开始对Adam的前景感到迷茫时，AdamW的出现为其注入了新生机。AdamW通过修正原始Adam中的正则化问题，使得优化器的表现得到了显著提升。然而，随着时间的推移，关于改进版本是否真正优于原始Adam的争论持续不断。Amsgrad的提出，旨在解决Adam在收敛性方面的问题，但实验结果并未显示其优于其他方法。
本文将深入探讨Adam及其改进版本AdamW、Amsgrad之间的联系与区别，并通过实验结果分析，回答关于它们的效用与适用场景的问题。我们将从实验数据出发，揭示Adam优化器的潜力与局限，并讨论如何在实际应用中选择最适合的优化器。
在深入分析前，先回顾Adam优化器的核心思想与实现方式。Adam基于自适应学习率的思想，通过计算梯度的移动平均值与平方值的移动平均值，自适应地调整学习率，以提高优化过程的效率。然而，随着时间的推移，Adam的性能受到质疑，尤其是在某些特定任务上，其表现未能达到预期。
为了深入了解Adam及其改进版本的性能，本文将通过实验对比Adam与AdamW、Amsgrad在不同任务上的表现。实验结果显示，适当调整参数的Adam优化器在许多任务上表现出色，甚至在某些情况下，其性能优于SGD+ Momentum方法。通过引入AdamW和Amsgrad，优化器在特定任务上的表现得到提升，尤其是在减轻过拟合问题和改善收敛性方面。然而，Amsgrad的引入并未在所有情况下带来显著优势。
基于实验结果，本文总结了Adam优化器及其改进版本在实际应用中的表现。适当调整参数的Adam在训练深度学习模型时展现出高效性，尤其是在具有复杂结构的任务中。AdamW通过修正原始Adam中的正则化问题，提高了优化器的稳定性与泛化能力。尽管Amsgrad试图解决Adam的收敛性问题，其在某些任务上的表现并未超越其他优化器。
在选择优化器时，应综合考虑任务特性、模型复杂度以及所需性能指标。对于追求高效训练和良好泛化能力的任务，适当调整参数的Adam优化器是一个值得推荐的选择。对于特定任务，AdamW的引入能够提供更好的优化效果。然而，在选择优化器时，应充分了解其在不同场景下的表现，并根据实际需求进行调整与优化。
本文通过实验结果的分析，为Adam及其改进版本的性能提供了直观的见解。通过深入探讨优化器之间的联系与差异，本文为读者提供了一个清晰的答案，关于何时、如何以及为何选择特定优化器来训练深度学习模型。在实际应用中，了解优化器的特性与局限性，以及如何对其进行调整以适应特定任务需求，是实现高效与准确模型训练的关键。
