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Adam 优化器的核心思想是什么？

[单选题]

Adam 优化器的核心思想是什么？

结合动量 Momentum 与 RMSProp 的自适应学习率

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牛客335077040号

B. 通过二阶导数调整学习率

错误。二阶导数优化的典型代表是牛顿法，它需要计算 Hessian 矩阵（二阶导数矩阵），计算成本极高。Adam 完全不涉及二阶导数，仅使用梯度（一阶导数）的一阶矩和二阶矩估计。

C. 仅用动量加速梯度下降

错误。“仅用动量” 是 Momentum 优化器的特点，Adam 不只是有动量项，还结合了 RMSProp 的自适应学习率机制，是两者的结合体。

D. 使用固定学习率更新

错误。固定学习率是 SGD（随机梯度下降）的基础特性，学习率全程不变。而 Adam 是自适应学习率优化器，每个参数的学习率会根据自身梯度的历史情况动态调整。

发表于 2026-01-18 23:32:57 回复(0)

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