走近 AdamW：神经训练的加速器

引言

神经训练是一个复杂而耗时的過程，通常需要大量的數據和優化技術來獲得最佳的模型效能。傳統的神經網路優化器，例如隨機梯度遞減（Stochastic Gradien Descent，SGD）和 Adam，在實務中取得了廣泛的應用。然而，隨著神經網路模型的複雜度和數據集的龐大，這些傳統優化器在面對高維度、非凸優化場景時，逐漸顯露其局限性。

認識 AdamW

為瞭解決傳統優化器在高維非凸優化場景下的困境，研究者提出了 AdamW 優化器。與傳統的 Adam 優化器相仿， AdamW 也採用動量平均技術和自適應的權重策略，但其對 Adam 進行了改進，引進了一個名為「餘量矩陣（Recentering Moving Avgerage，RMA）」的新觀念。

RMA 的妙思

RMA 的引入是 AdamW 與 Adam 的分水嶺。RMA 旨在解決 Adam 優化器中常見的「梯度爆炸（Gradien Exploding）」和「權重衰減（Weight Decay）」等困擾。

• 梯度爆炸：當神經網路中梯度過於陡峭時，傳統的 Adam 優化器可能會導致權重過度調整，從而降低模型效能。RMA 能夠有效抑制梯度爆炸，確保權重調整的平穩性。
• 權重衰減：權重衰減是一種正則化技術，用於防止模型過度依賴於特定的特徵，從而提高泛化性。RMA 中包含了一個權重衰減項，可以在不額外引入正則化項的情況下，實現與權重衰減相仿的效果。

在實踐中的顯著成效

理論的探討離不開實踐的檢驗。將 AdamW 優化器應用於實際的神經網路模型中，評測其與 Adam 優化器在效能和穩定性方面的差異。

在 ImageNet 2012 圖像分類任務中，使用 ResNet-50 架構，對比 AdamW 與 Adam 的效能。實驗發現，在相近的超參數設置下， AdamW 優化器將分類準確率提升了 0.6%，同時顯著降低了模型的損失函數值。

進一步地，研究者探討了 AdamW 優化器在長時序依賴任務中的表現。在 PennTreebank 自然語言任務中，使用 AdamW 優化器取代 Adam，在相同數量的迭代次數下，將語言模型的困惑度降低了 6.2%，展現了 AdamW 強勁的長時序建模實力。

總結與展望

總而言之， AdamW 作為 Adam 優化器的一種改進，透過引入餘量矩陣（RMA）技術，有效地解決了傳統優化器在高維非凸優化場景下的困擾。 AdamW 優化器在實踐中展現了卓越的效能和穩定性，尤其在圖像分類和長時序依賴任務中，表現出優異的表現力。

隨著深度神經網路的蓬勃發展，高效的神經網路優化技術扮演著愈加重要的角。 AdamW 優化器作為新一代的神經網路優化器，將繼續在這一領域發揮其強勢，推動著神經網路的進一步發展。