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Adamオプティマイザ
勾配の1次および2次モーメント推定値をパラメータごとに保持する適応学習率最適化アルゴリズム。Adamは、AdaGrad（パラメータごとの学習率）とRMSProp（勾配の二乗の指数移動平均）の利点を組み合わせています。ロボット学習モデルのトレーニングのためのデフォルトオプティマイザであり、AdamW（分離された重み減衰）が最も一般的なバリアントです。
勾配の1次および2次モーメント推定値をパラメータごとに保持する適応学習率最適化アルゴリズム。Adamは、AdaGrad（パラメータごとの学習率）とRMSProp（勾配の二乗の指数移動平均）の利点を組み合わせています。ロボット学習モデルのトレーニングのためのデフォルトオプティマイザであり、AdamW（分離された重み減衰）が最も一般的なバリアントです。