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Adam 优化器
一种自适应学习率优化算法，维护每个参数的梯度一阶矩和二阶矩估计。Adam 结合了 AdaGrad（每参数学习率）和 RMSProp（梯度平方的指数移动平均）的优点。它是训练大多数机器人学习模型的默认优化器，其中 AdamW（解耦权重衰减）是最常见的变体。
一种自适应学习率优化算法，维护每个参数的梯度一阶矩和二阶矩估计。Adam 结合了 AdaGrad（每参数学习率）和 RMSProp（梯度平方的指数移动平均）的优点。它是训练大多数机器人学习模型的默认优化器，其中 AdamW（解耦权重衰减）是最常见的变体。