题目
Adam优化器是一种常用的优化算法，用于训练深度学习模型。它结合了动量法和自适应学习率的方法，能够有效地加速模型的训练过程。其步骤如下：
1. 初始化参数：
- 初始化一阶动量 m 0 m_0 m0 和二阶动量 v 0 v_0 v0，通常设为 0。
- 初始化学习率 η \eta η。
- 初始化动量衰减系数 β 1 \beta_1 β1 和 β 2 \beta_2 β2，通常设为 0.9 和 0.999。
- 初始化小常数 ϵ \epsilon ϵ，通常设为 1 0 − 8 10^{-8} 10−8。
2. 计算梯度：
- 计算损失函数 L L L 对参数 θ \theta θ 的梯度 g g g。
- 数学表达式为：
g = ∇ L ( θ ) g = \nabla L(\theta) g
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