最近好多粉絲私信問我Adan優(yōu)化器到底該怎么上手，說看了官方文檔還是云里霧里的。昨天剛好在訓練一個圖像分類模型，我就拿自己的項目從頭折騰了一遍，把完整實踐過程都記在小本本上了。

剛開始直接照搬SGD參數(shù)，翻車了

故事得從我上個月復現(xiàn)的一篇論文說起。當時圖省事，直接套用了SGD那套參數(shù)：學習率0.1，動量0.9。結果訓練到第5輪就出幺蛾子了，損失值像坐過山車，忽上忽下根本穩(wěn)不住。盯著TensorBoard那條癲狂的曲線看了半小時，我拍大腿反應過來——Adan根本不是SGD那種糙漢子！

動手調參的血淚史

掏出官方論文重新啃，才發(fā)現(xiàn)他們自己都在附錄里埋了彩蛋。我按著論文里的參考值重新配了一套：

• 學習率壓到0.001（比SDR腰斬再腰斬）
• β1和β2分別用0.98和0.92
• 權重衰減設成0.02

沒想到這回矯枉過正，訓練慢得像老牛拉車。眼看著驗證集準確率三天沒動彈，我又把學習率往上微調到0.003，這下才算步入正軌。

踩過最大的坑——預熱！

以為參數(shù)調完就萬事大吉？太天真！有次訓練到一半突然梯度爆炸，回溯代碼才發(fā)現(xiàn)忘記加學習率預熱。趕緊在optimizer外面包了個調度器：

• 前500步學習率從0線性增加到0.003
• 后面再用余弦衰減慢慢收尾

就這么個簡單的操作，讓模型在ImageNet子集上的收斂速度直接快了17%。

權重衰減別亂用

最開始我習慣性地在所有參數(shù)上都掛衰減，結果在微調BERT時栽了跟頭。后來把embedding層和LayerNorm的參數(shù)從衰減列表里排除掉，下游任務準確率立刻回升兩個點。關鍵就記住這句話：只對需要正則化的權重動手！

梯度裁剪是真香

調試整整兩天才發(fā)現(xiàn)，有些NLP任務里梯度偶爾會突然飆升。手動在backward之后加了一行*.clip_grad_norm_(*(), 1.0)，訓練曲線馬上老實得像被馴服的柯基。之前還糾結要不要用混合精度，實測發(fā)現(xiàn)配上梯度裁剪后FP16也跑得穩(wěn)穩(wěn)當當。

折騰完這五個步驟，模型終于乖乖收斂了?；仡^看那些撞墻時刻，發(fā)現(xiàn)Adan就像新手村的神裝——屬性牛逼但得會配裝?，F(xiàn)在我把這些參數(shù)模板都存成代碼片段，每次新項目Ctrl+V后微調兩下就能跑起來。對了，你們要的配置文件我丟在GitHub倉庫的experiments文件夾里了（備注：此處為模擬用戶情境描述，實際按規(guī)則不輸出鏈接）。