优化器（Optimizer）在深度学习和大模型训练中起着核心作用，它是连接“模型预测误差”与“参数更新”的桥梁。便捷来说：

✅ 优化器的作用是：根据损失函数的梯度，自动调整模型的参数（如权重和偏置），使模型逐步学会从输入到输出的正确映射。

一、为什么需要优化器？

在训练神经网络时，大家的目标是：

最小化损失函数 L(θ)，其中 θ 是模型的所有可学习参数。

但模型一开始是“随机初始化”的，预测结果很差 → 损失很大。

我们无法手动去调每一个参数，因此需要一个自动化机制来一步步改进模型 —— 这就是优化器。

二、优化器的核心任务

任务说明
计算梯度利用反向传播（Backpropagation）计算损失对每个参数的偏导数\frac{\partial L}{\partial \theta }
更新参数根据梯度和其他信息（如历史梯度、动量等），决定如何更新参数：

学习率（learning rate），控制步长。就是其中 ηη

三、常见优化器及其作用原理

1. SGD（随机梯度下降）

  • gt​：当前批次的梯度

✅ 优点：简单、计算快
❌ 缺点：容易震荡、收敛慢、易陷入局部极小

2. SGD + 动量（Momentum）

引入“动量”模拟物理中的惯性：

  • v：速度（累积历史梯度）
  • β：动量系数（通常 0.9）

✅ 作用：

  • 加快收敛
  • 减少震荡
  • 帮助跳出局部极小

3. Adam（最常用）

结合了 动量（Momentum） 和 自适应学习率（RMSProp）

✅ 优势：

  • 自适应调整每个参数的学习率（关键参数更新小，不重要更新大）
  • 收敛快、稳定性好
  • 在大多数任务中表现优异（如 BERT、GPT 训练都用 Adam）

四、优化器的“作用”总结

角度说明
 目标导向最小化损失函数，提升模型性能
⚙️ 参数更新机制提供一套规则，告诉模型“往哪个方向走、走多远”
️ 加速训练如 Adam、RMSProp 可加快收敛速度
 稳定训练防止梯度爆炸/消失，避免震荡
 支持大规模模型能处理数十亿参数的更新（如 LLaMA、ChatGPT）

五、实际应用中的选择建议

场景推荐优化器
一般深度学习任务（CNN、RNN）Adam
大模型预训练（如 BERT、GPT）AdamW（Adam + 权重衰减修正）
精细微调SGD with Momentum（泛化更好）
快速实验Adam（收敛快）

AdamW是目前大模型最常用的优化器，它修正了 Adam 中权重衰减的实现方式，更适合 Transformer 架构。

六、代码示例（PyTorch）

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义模型
model = nn.Transformer(d_model=512, nhead=8, num_encoder_layers=6)
# 使用 AdamW 优化器
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, weight_decay=1e-4)
# 训练循环
for input, target in dataloader:
    optimizer.zero_grad()
    output = model(input)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()(output, target)
    loss.backward()          # 反向传播，计算梯度
    optimizer.step()         # 优化器更新参数

✅ 总结一句话：

深度学习的“导航系统”——它根据损失的梯度，智能地调整模型参数，引导模型一步步走向最优解。就是优化器

没有优化器，神经网络就无法“学习”。