Adam优化器的作用是根据历史梯度信息来自适应地调整学习率，从而最小化损失函数，提高深度神经网络的训练效果和泛化能力。具体来说，Adam优化器的主要功能包括： 1. 自适应调整学习率：根据历史梯度信息来自适应地调节学习率，在训练初期使用较大的学习率，能够快速收敛，在训练后期使用较小的学习率，能够更加准确地找到损失函数的最小值。 2. 调整动量：能够调整动量参数，以平衡上一次梯度和当前梯度对参数更新的影响，从而避免过早陷入局部极小值。 3. 归一化处理：对参数的更新进行了归一化处理，使得每个参数的更新都有一个相似的量级，从而提高训练效果。 4. 防止过拟合：结合了L2正则化的思想，在更新时对参数进行正则化，从而防止神经网络过度拟合训练数据。 总体来说，Adam优化器能够快速、准确地最小化损失函数，提高深度神经网络的训练效果和泛化能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [Adam 优化器](https://blog.csdn.net/m0_50534425/article/details/130824882)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]
