优化器有哪些类型？这4种优化器提升模型训练效果

昨天捣鼓模型死活训练不卡在87%准确率死活上不去。气得我差点把键盘砸了。后来想起来可能是优化器没选对，干脆把常用的四种全拉出来遛遛，结果真给我试出花样来了。

一、死马当活马医

本来用着SGD（就最基础那个），训练曲线跟过山车似的。上午十点叼着包子开始跑，到吃午饭才收敛一半。急得我猛灌两杯咖啡，对着屏幕念叨：“祖宗你倒是动一动！”结果这货在92%准确率卡了三小时，活像驴拉磨——光转圈不前进。

• 怒换SGD加强版：给学习率加了0.9的动量参数
• 现场翻车：前30轮跑得嗖嗖快，后面突然抽风乱跳
• 抢救措施：把学习率从0.01调到0.001才稳下来

二、隔壁老王的黑科技

下午改试Adagrad，听说能自动调学习率。刚开始美滋滋——前50轮跟坐火箭似的，准确率蹭蹭涨。正翘着二郎腿刷手机，突然听见风扇狂转，抬头一看GPU占用飙到98%！这货吃到第100轮开始摆烂，学习率自己缩到0.0000001，更新权重比蜗牛爬还慢。

赶紧掐了训练查日志，发现分母项平方和涨得太猛。气得拍大腿：“早该想到这货记性太老账本越记越厚！”

三、意外捡到宝

抱着试试看的心态启动RMSProp。好家伙，刚跑20轮就冲过之前卡死的92%门槛。盯着实时loss曲线我直挠头：这咋跟心电图似的规律波动？仔细一看说明书才明白，原来这货会定期清空记忆！

• 神操作：给梯度平方加了个衰减率0.9
• 肉眼可见：波动幅度小了一半
• 意外收获：学习率维持0.01也能稳步前进

四、终极大杀器登场

晚上九点祭出Adam。原本打算跑个把钟头就回家，结果泡面刚吃完就听“叮”的一声——150轮训练完了！抓过鼠标看测试结果：96.3%！比白天最高纪录猛蹿4个百分点。盯着曲线我傻乐了半小时，这走势跟坐电梯下楼似的，平平稳稳滑到底。

拆开黑盒子发现玄机：既要动量加速（记着梯度方向），又要滑动平均（控制步长）。相当于给模型装了智能油门，上坡给油下坡刹车。

血泪经验包

• SGD：像死磕的老实人，得手动盯着调学习率
• Momentum：愣头青跑得快但容易刹不住车
• Adagrad：记性太好反被拖累
• RMSProp：定期清内存的聪明人
• Adam：真·六边形战士

搞到凌晨终于悟了：模型像驴，优化器是赶驴的鞭子。光喊“驾”不行（SGD），狠抽乱跑偏（Momentum），老按同个力道抽驴会懵（Adagrad），得根据路况调整力道（Adam）！现在看训练日志就跟看故事会似的——SGD磨洋工，Adagrad犯拖延症，Adam才是真劳模！