# Summary
```Java
训练系统
└── 优化器（AdamW）
├── 学习率（调度器提供） ← 你观察到的层次关系
├── 动量系统
├── 自适应机制
└── 权重衰减
```
[优化器 optimizer](优化器%20optimizer.md)的状态个数等于模型参数的两倍
# Notes
可以这么理解——**优化器就是在一片起伏山谷（损失函数曲面）里帮你选“下山路线”的导航**，但它的“本事”不只是一条简单的路线指示，而是一整套移动策略，决定：
1. **往哪儿走**
- 看坡度（[[梯度]]）：坡越陡，说明“错得越多”，应该往反方向走。
2. **走多快**
- 步长（[[学习率]]）：一步迈多大；步长过大会跳过谷底、过小则跑不动。
3. **要不要带惯性或刹车**
- 动量 / Adam / [[AdamW]] 等会记录过去的方向，加一点“惯性”让下坡更平稳；
- **Weight Decay** 相当于在背包里放沙袋，防止抖得太厉害（过拟合）。
4. **每条路是不是都一样陡**
- 像 Adam、RMSProp 会给每条“山路”设私家步长：坡陡的减速、坡缓的加速。
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# 类比一览
|真实登山|训练模型|
|---|---|
|山谷地形|损失函数曲面|
|当前位置|当前模型参数|
|坡度方向|反向梯度|
|一次迈步|一次参数更新|
|步长|学习率 `lr`|
|惯性手杖 / 滑雪杖|动量项、Adam 的一阶动量|
|地形图更新|Adam 的二阶校正、学习率调度|
|负重训练|Weight Decay / L2 正则|
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# 回到你的代码
```python
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=LR)
```
- **AdamW**
- 方向：用梯度均值（动量）+ 坡度方差（自适应）综合判断。
- 步长：对每个参数单独调节——平路快、小沟慢。
- Weight Decay：让大权重“背沙袋”，减少过拟合。
- **结论**：它比普通的 SGD 更“智能导航”，通常收敛快、结果稳。
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# 何时用哪种“移动策略”？
|场景|常用优化器|原因|
|---|---|---|
|小-中规模数据、特征复杂|**Adam / AdamW**|自适应步长 + 动量，省心、调参少|
|超大数据 + 计算集群|**SGD + Momentum**|内存占用低，工业界大模型常用|
|极需可解释、避免过拟合|**SGD + 小学习率 + 正则**|行为简单，易调控|
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**所以**：
> Optimizer ≈ “在损失山谷里的移动策略”，
> 但它还能带陀螺仪（动量）、减震器（权衰减）、地图更新（自适应学习率）——让你更快、更稳地抵达最深的谷底（最小损失）。
想继续深入了解 **学习率调度**、**梯度裁剪** 或如何 **可视化“下山轨迹”** 吗？随时告诉我！