今兒個(gè)分享個(gè)折騰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)歷，就昨天搗鼓 Adam優(yōu)化器參數(shù) 的事兒。為啥折騰這個(gè)？前陣子訓(xùn)練個(gè)小模型，那損失值死活下不去，磨嘰半天沒進(jìn)展，我看著進(jìn)度條急得直薅頭發(fā)。

先摸清楚Adam這家伙的底細(xì)

我尋思肯定是優(yōu)化器沒調(diào)Adam都知道好用，參數(shù)嘛…就知道個(gè)大概。打開文檔重新掃一遍，重點(diǎn)關(guān)注幾個(gè)關(guān)鍵玩意兒：學(xué)習(xí)率（lr）、beta1、beta2、epsilon。以前基本就用默認(rèn)值往里懟，這回感覺不行。

• 學(xué)習(xí)率：這玩意兒最熟，好比油門，大了怕翻車，小了龜速爬。
• beta1：管一階梯度的平滑，默認(rèn)0.9，據(jù)說能加快開始。
• beta2：管二階梯度的平滑，默認(rèn)0.999，據(jù)說防上躥下跳。
• epsilon：分母防零小補(bǔ)丁，默認(rèn)1e-8，賊小一個(gè)數(shù)。

動(dòng)手開調(diào)！

我先從最狠的油門——學(xué)習(xí)率開始試。模型之前默認(rèn)學(xué)習(xí)率設(shè)的1e-3（0.001），訓(xùn)練效果不我試著把它砍一半到5e-4。跑起來看，開頭收斂是慢了點(diǎn)，但穩(wěn)定了，不像之前坐過山車。

跑了幾輪感覺還差點(diǎn)意思，想著能不能再穩(wěn)點(diǎn)？我開始琢磨那兩個(gè)beta值。文檔說beta1影響“沖勁”，beta2影響“穩(wěn)定性”。試著把beta2從0.999加大到0.9999（讓二階梯度平滑更猛），beta1也稍稍動(dòng)動(dòng)，從0.9降到0.85（減少點(diǎn)初始的“沖勁”）。

epsilon這玩意兒通常默認(rèn)用，但我看網(wǎng)上有人爭(zhēng)論。有說太小的epsilon在某些計(jì)算場(chǎng)景下會(huì)出幺蛾子。我膽子也大了，試著把epsilon從1e-8放大100倍到1e-6。心想：不就分母加個(gè)大點(diǎn)兒的保險(xiǎn)絲嘛試試唄。

盯緊輸出做記錄

改完參數(shù)當(dāng)然不是扔那就完事兒。我把TensorBoard架起來，訓(xùn)練過程死死盯著：

• 看損失曲線往下走的平滑度
• 看它在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集上有沒有越來越近
• 看的精度到底提了多少

每次改動(dòng)幾個(gè)參數(shù)，我就在筆記本上清清楚楚寫上：

• 日期時(shí)間：2025.03.05 下午2點(diǎn)
• 參數(shù)組合：lr=5e-4, beta1=0.85, beta2=0.9999, epsilon=1e-6
• 訓(xùn)練表現(xiàn)：損失下降穩(wěn)，驗(yàn)證損失波動(dòng)小了些，最終精度+0.5%

發(fā)現(xiàn)點(diǎn)有意思的事兒

這回試下來，有個(gè)感覺：

• 學(xué)習(xí)率確實(shí)最大頭：它一下來，模型就穩(wěn)了不少。
• 動(dòng)beta值有點(diǎn)用但得小心：稍微降低beta1或提高beta2，有時(shí)候能讓收斂更平滑一點(diǎn)，但太猛了可能就拖慢速度。我那點(diǎn)小調(diào)整倒是挺
• epsilon放大沒翻車：改到1e-6，這模型跑起來看著也沒啥不對(duì)勁，損失曲線和精度還都行了，跟1e-8比好像沒啥大區(qū)別。

把效果最好那組參數(shù)組合——lr=5e-4, beta1=0.85, beta2=0.9999, epsilon=1e-6 ——更新到我這個(gè)小模型的配置里頭?？偹惆堰@磨人的訓(xùn)練給收拾利索了，損失值也乖乖降到預(yù)期水平了。這回折騰沒白費(fèi)！