AdamW优化器中，betas和eps参数如何设置才能避免训练不稳定？

Question

在使用AdamW优化器时，如何合理设置betas和eps参数以避免训练不稳定？ AdamW中的`betas`（通常为`beta1`和`beta2`）控制一阶和二阶矩估计的指数衰减率。默认值(0.9, 0.999)适用于大多数情况，但当数据或梯度变化剧烈时，可适当降低`beta1`（如0.8）以加快适应。`eps`用于数值稳定，过小可能导致除零错误或放大噪声，默认值1e-8一般足够，但在高精度场景下可尝试1e-6至1e-7。实际应用中，建议根据任务特性微调这些参数，并结合学习率调整策略，确保训练过程平稳收敛。

Answer 1

1. 初步理解AdamW优化器中的betas和eps

在深度学习中，AdamW优化器是一种常用的优化算法，它结合了L2正则化（权重衰减）和Adam优化器的优点。其中，betas参数控制一阶矩（均值）和二阶矩（方差）的指数加权移动平均，而eps参数用于数值稳定。

• beta1: 一阶矩估计的指数衰减率，默认为0.9。
• beta2: 二阶矩估计的指数衰减率，默认为0.999。
• eps: 防止除零错误的小值，默认为1e-8。

对于大多数任务，默认参数设置是合理的。但在特定场景下，如数据分布剧烈变化或梯度噪声较大时，需要调整这些参数以确保训练稳定性。

2. 参数调整策略与分析

以下是从常见技术问题出发，逐步深入分析如何合理设置betas和eps：

场景	推荐调整	原因
梯度变化剧烈	降低beta1至0.8左右	快速适应新的梯度方向，避免过慢的更新。
高精度需求	增大eps至1e-6或1e-7	减少数值不稳定的影响，尤其在小批量梯度下降中。
梯度稀疏	保持默认beta2=0.999	稀疏梯度通常需要较慢的二阶矩衰减。

在实际应用中，建议通过实验微调这些参数，同时结合学习率调整策略。

3. 实际案例与代码示例

以下是一个简单的PyTorch代码示例，展示如何设置AdamW优化器的参数：

import torch
from torch.optim import AdamW

# 定义模型
model = torch.nn.Linear(10, 1)

# 设置AdamW优化器参数
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, betas=(0.8, 0.999), eps=1e-6)

# 训练循环（简化版）
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    loss = torch.mean(model(torch.randn(32, 10)) ** 2)
    loss.backward()
    optimizer.step()

注意，在上述代码中，我们将beta1设为0.8，eps设为1e-6，适用于梯度变化剧烈的任务。

4. 调整流程图

以下是参数调整的流程图，帮助您更好地理解如何根据任务特性调整betas和eps：

graph TD;
    A[开始] --> B{任务特性};
    B --梯度变化剧烈--> C[降低beta1];
    B --高精度需求--> D[增大eps];
    B --其他情况--> E[使用默认值];
    C --> F[结合学习率调整];
    D --> F;
    E --> F;

此流程图展示了不同场景下的参数调整逻辑，强调结合任务特性和实验结果进行微调。