Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，结合了Momentum和RMSprop的优点。相比于其他优化算法，Adam具有较快的收敛速度和较好的泛化性能。Adam的优点在于可以自适应调整学习率，易于实现和调整。其迭代过程中，通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来调整每个参数的学习率，从而实现自适应调整学习率的目的。 以下是Adam优化器的迭代过程： 1. 初始化参数：学习率lr，一阶矩估计的指数衰减率beta1，二阶矩估计的指数衰减率beta2，小常数eps。 2. 计算梯度：计算当前参数的梯度。 3. 更新一阶矩估计：计算当前参数的一阶矩估计，即梯度的指数加权移动平均值。 4. 更新二阶矩估计：计算当前参数的二阶矩估计，即梯度平方的指数加权移动平均值。 5. 矫正一阶矩估计：由于一阶矩估计的初始值较小，因此需要进行矫正。 6. 矫正二阶矩估计：由于二阶矩估计的初始值较小，因此需要进行矫正。 7. 更新参数：根据一阶矩估计和二阶矩估计来更新参数。 8. 重复步骤2-7，直到达到停止条件。