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亚当避坑的核心，不是记住几个参数名，而是理解Adam为什么收敛快、为什么有时泛化差、为什么学习率一高就发飘。很多训练问题表面看是模型不行，实际是优化器、权重衰减和调度策略混在一起出了偏差。

亚当是什么，最短答案是深度学习里的自适应梯度优化器；但这个答案太薄。真正要会用它，需要把Adam和SGD、RMSProp、AdamW、Adagrad放在一起看，才能明白它为什么快、哪里容易误判。