怎么正确使用优化器adam？关键参数设置教程

前阵子我在训练自己搞的神经网络，想让它学会识别图片里的猫猫狗狗。结果训练了一整天，模型就是学不会，动不动就卡在错误率高得要死的地方，弄得我头大。听说Adam优化器火得很，据说能自动调学习率，我就决定试试看。没成想一用上去，训练速度是快了，但精度反而掉得更厉害，猫狗分不清，简直是坑爹玩意儿。这事儿让我火大了，非得把它摸透不可。

开始捣鼓Adam的基本用法

我先装了TensorFlow框架，然后写了点简单代码把Adam塞进模型里。跑起来一看，损失值忽高忽低，像过山车一样，根本稳不住。我就去翻了翻文档，发现Adam原来是个自动调参的工具，但文档写得云里雾里的，全是专业词儿，搞得我头晕。干脆我自己动手瞎试，运行几次训练，才慢慢搞懂了Adam的原理：它不是瞎调整，而是靠几个参数来控制步子和节奏的。

• 学习率learning rate：这个控制模型每次进步的大小，高了会跳太快出错，低了就磨磨蹭蹭学不成。
• beta1和beta2：这两个控制Adam记记仇的东西，beta1管短期记忆，beta2管长期记忆。
• epsilon：一个小数值，防止除零错误的，千万别太小。

调试关键参数的血泪过程

一开始我懒得调整，直接用默认设置跑模型。结果惨不忍睹，精度卡在50%左右转悠，和瞎猜差不多。这哪儿行，我急了，就开始瞎捣鼓。先把learning rate调高到0.01，模型直接炸了，损失值飙升上天，内存爆满电脑卡死。只好重启重来，降到0.001试试看，这又太低了，训练一整天没动静。试了几十遍，总算找到个平衡点：0.0005最合适，步幅适中不容易跑偏。

接着对付beta1和beta2。默认beta1是0.9，beta2是0.999，我好奇地调到beta1=0.8，结果模型记忆太短视，老忘东西精度更差。改成beta1=0.95和beta2=0.999后，稍微好点但没大变化。我就反复跑测试，发现beta2降到0.99就明显稳多了，损失曲线变平顺了些。

• epsilon：我试过设1e-7，太小了训练就崩；弄大点到1e-4又没效果，定位在1e-8正

整个过程折腾了整整一周，白天试晚上调，记录了一大堆实验结果。电脑风扇嗡嗡响得跟火车似的，我也没少吃泡面。

搞定后的实现效果和心得

调完后一跑模型，效果立竿见影：精度蹭蹭升到90%以上，训练时间短了一半。我总结出来一套傻瓜设置：learning rate设0.0005，beta1保持0.9别动，beta2弄成0.99，epsilon固定1e-8，这样基本不会翻车了。不过关键还是要根据自己模型大小慢慢试，别学我瞎折腾。这玩意儿说白了，Adam就是个好用工具，但参数不调好就是坑人。我现在是搞透了，以后用起来就贼顺手了。