优化器全指南：从原理到调优实战

本文将带你轻松理解深度学习中的“导航系统”——优化器。我们会避开复杂的数学公式，用大量的比喻和图示，让你彻底明白 Adam、AdamW、LAMB 是怎么回事，并学会如何调节它们的关键参数。

第一部分：核心概念：优化器是什么？

一个简单的比喻：
想象你在一座大雾弥漫的山里（损失函数），你的目标是找到最低的山谷（模型的最优解）。

• 你 = 模型参数
• 你所在的高度 = 当前的损失值（Loss）
• 你的每一步 = 一次参数更新

优化器（Optimizer） 就是你的 智能导航仪。它负责：

1. 感知坡度：计算梯度（Gradient），告诉你哪个方向最陡、下山最快。
2. 决定步幅：结合学习率（Learning Rate）和之前的历史，决定你这一步迈多大。

第二部分：主流优化器原理

我们先通过一个图表快速把握它们的