记录一下知乎看到的问题：Adam的学习率设置
常用的神经网络优化器Adam的自适应学习率并不是真正意义上的自适应。
从统计的角度看，Adam的自适应原理也是根据统计对梯度进行修正，但依然离不开前面设置的学习率。如果学习率设置的过大，则会导致模型发散，造成收敛较慢或陷入局部最小值点，因为过大的学习率会在优化过程中跳过最优解或次优解。按照经验，一开始并不会设置过大的学习率，而是需要根据不同的任务进行选择。通常默认的学习率设置为1e-3。
同时神经网络的损失函数基本不是凸函数，而梯度下降法这些优化方法主要针对的是凸函数，所以在优化方面深度学习的学习率会设置的比传统机器学习小得多。如果学习率设置过高，Adam优化器只会矫正梯度，而不会影响设置的初始学习率，这时模型的Loss会出现较大的波动，这代表模型没有办法收敛。
- 相对于SGD来说，Adam的lr更加统一。
即不同的task可以用一个相同的lr去调节，通用性更强；
- learning rate decay很重要。
即使按照paper里面的原理，lr可自动学习已无需调整，但是下降一次之后效能依然有大幅提升；
- lr的decay影响远远不如SGD。
一般来说SGD在CV问题有两次lr下降，每一次的提升都较为可观，但是Adam在第一次的之后后续的影响微乎其微。这一点甚至在multi-scale的长周期训练中，Adam还不如SGD；
Reference：
本文转载自: https://blog.csdn.net/qq_40728667/article/details/125921684
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