引言
在深度学习中，优化器是模型训练过程中非常重要的一环。不同的优化器选择可能会对模型的性能和训练速度产生显著影响。本文将介绍一些常用的优化器，并重点讨论了SGD和AdamW两种优化器的特点和优劣。
1. SGD（随机梯度下降）
随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，简称SGD）是深度学习中最基础的优化器之一。其基本原理是通过计算损失函数对模型参数的梯度来进行参数更新，使得损失函数的值逐渐减小。
优点：
- 简单、易于实现；
- 在小数据集上表现良好。
缺点：
- 对于大规模数据集和复杂模型，收敛速度较慢；
- 很容易收敛到局部最小值，而非全局最小值。
2. AdamW
AdamW是基于自适应矩估计（Adaptive Moment Estimation，Adam）的一种优化器改进方法。它在Adam优化器的基础上加入了权重衰减（Weight Decay）的正则化项，以缓解模型过拟合的问题。
优点：
- 可以有效地优化复杂模型和大规模数据集；
- 在参数更新中引入了权重衰减，可以有效防止过拟合。
缺点：
- 参数调整比较困难；
- 在小数据集上表现可能不如SGD。
3. 优化器选择的因素
选择合适的优化器取决于多个因素，包括但不限于以下几点：
- 数据集规模：对于小数据集，SGD可能是更简单、更高效的选择；对于大规模数据集，AdamW等自适应方法可能更适用。
- 模型复杂度：模型复杂度较高时，AdamW等自适应方法通常能更好地收敛和处理更大范围的梯度更新。
- 计算资源：SGD相对较为简单，可以在较少的计算资源上运行；而AdamW等自适应方法需要更多的计算资源。
- 鲁棒性：AdamW等自适应方法对于初始参数的选择相对不敏感，可以更稳定地进行训练。
4. 结论
优化器的选择是深度学习中重要的决策之一。对于大部分情况，SGD是一个可靠的选择，特别是在小数据集上。然而，对于大规模数据集和复杂模型，AdamW等自适应方法往往能够取得更好的效果。
需要注意的是，选择合适的优化器并非一成不变的事情。在实践中，我们经常需要尝试不同的优化器，通过交叉验证等方法来选择最佳的优化器参数。
如果你对优化器选择感到困惑，不妨从SGD出发，逐渐探索其他优化器的特点和优劣，根据具体情况进行权衡和选择。
参考文献：
- Kingma, D.P. 和 Ba, J. (2014) "Adam: A Method for Stochastic Optimization". arXiv:1412.6980 [cs.LG].
- Loschilov, I. 和 Hutter, F. (2019) "Decoupled Weight Decay Regularization". arXiv:1711.05101 [cs.NE].
本文来自极简博客，作者：风吹过的夏天，转载请注明原文链接：深度学习中的优化器选择：从SGD到AdamW
