优化神经网络训练：adam优化器参数调参指南与最佳实践

今儿个分享个折腾神经网络的经历，就昨天捣鼓 Adam优化器参数 的事儿。为啥折腾这个？前阵子训练个小模型，那损失值死活下不去，磨叽半天没进展，我看着进度条急得直薅头发。

先摸清楚Adam这家伙的底细

我寻思肯定是优化器没调Adam都知道好用，参数嘛…就知道个大概。打开文档重新扫一遍，重点关注几个关键玩意儿：学习率（lr）、beta1、beta2、epsilon。以前基本就用默认值往里怼，这回感觉不行。

• 学习率：这玩意儿最熟，好比油门，大了怕翻车，小了龟速爬。
• beta1：管一阶梯度的平滑，默认0.9，据说能加快开始。
• beta2：管二阶梯度的平滑，默认0.999，据说防上蹿下跳。
• epsilon：分母防零小补丁，默认1e-8，贼小一个数。

动手开调！

我先从最狠的油门——学习率开始试。模型之前默认学习率设的1e-3（0.001），训练效果不我试着把它砍一半到5e-4。跑起来看，开头收敛是慢了点，但稳定了，不像之前坐过山车。

跑了几轮感觉还差点意思，想着能不能再稳点？我开始琢磨那两个beta值。文档说beta1影响“冲劲”，beta2影响“稳定性”。试着把beta2从0.999加大到0.9999（让二阶梯度平滑更猛），beta1也稍稍动动，从0.9降到0.85（减少点初始的“冲劲”）。

epsilon这玩意儿通常默认用，但我看网上有人争论。有说太小的epsilon在某些计算场景下会出幺蛾子。我胆子也大了，试着把epsilon从1e-8放大100倍到1e-6。心想：不就分母加个大点儿的保险丝嘛试试呗。

盯紧输出做记录

改完参数当然不是扔那就完事儿。我把TensorBoard架起来，训练过程死死盯着：

• 看损失曲线往下走的平滑度
• 看它在训练集和验证集上有没有越来越近
• 看的精度到底提了多少

每次改动几个参数，我就在笔记本上清清楚楚写上：

• 日期时间：2025.03.05 下午2点
• 参数组合：lr=5e-4, beta1=0.85, beta2=0.9999, epsilon=1e-6
• 训练表现：损失下降稳，验证损失波动小了些，最终精度+0.5%

发现点有意思的事儿

这回试下来，有个感觉：

• 学习率确实最大头：它一下来，模型就稳了不少。
• 动beta值有点用但得小心：稍微降低beta1或提高beta2，有时候能让收敛更平滑一点，但太猛了可能就拖慢速度。我那点小调整倒是挺
• epsilon放大没翻车：改到1e-6，这模型跑起来看着也没啥不对劲，损失曲线和精度还都行了，跟1e-8比好像没啥大区别。

把效果最好那组参数组合——lr=5e-4, beta1=0.85, beta2=0.9999, epsilon=1e-6 ——更新到我这个小模型的配置里头。总算把这磨人的训练给收拾利索了，损失值也乖乖降到预期水平了。这回折腾没白费！