Adam优化器是一种基于梯度的优化算法，它结合了RMSProp和动量法的优点。Adam优化器通过计算每个参数的自适应学习率来更新模型的可学习参数。 Adam优化器的更新公式如下： ```python m_t=beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g_t v_t=beta2 * v_{t-1} + (1 - beta2) * g_t^2 m_hat_t=m_t / (1 - beta1^t) v_hat_t=v_t / (1 - beta2^t) p_t=p_{t-1} - lr * m_hat_t / (sqrt(v_hat_t) + epsilon) ``` 其中，`m_t`和`v_t`分别表示梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，`m_hat_t`和`v_hat_t`是对`m_t`和`v_t`进行偏差修正，`p_t`是更新后的参数值，`g_t`是参数的梯度，`lr`是学习率，`beta1`和`beta2`是用于计算一阶和二阶矩估计的指数衰减率，`epsilon`是一个很小的数，用于防止除零错误。 Adam优化器的核心思想是根据梯度的一阶和二阶矩估计来自适应地调整学习率。一阶矩估计`m_t`类似于动量法中的动量，用于平滑梯度的变化趋势；二阶矩估计`v_t`类似于RMSProp中的平方梯度累积，用于自适应地调整学习率的大小。 通过使用Adam优化器，可以加快模型的收敛速度，并且对于不同的参数和数据集，它具有较好的适应性。