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审稿人意见如下： 两个架构都使用 adam 优化。 「adam」 是谁 / 是什么？ 我认为这是一个非常严重的拼写错误，作者本应在投稿前删除。 没错，这正是lu老师neurips论文的评审意见。 dan roy教授都忍不住开喷：neurips评审完全是一坨。 是不是有这样一种心痛感： 在 pytorch 里， adam 和 adamw 的调用语法几乎一模一样，这是因为 pytorch 的优化器接口是统一设计的，使用方式都继承自 torch.optim.optimizer 的通用结构。 2014年12月， kingma和lei ba两位学者提出了adam优化器，结合adagrad和rmsprop两种优化算法的优点。 对梯度的一阶矩估计（first moment estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（second moment estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长。 Adam（adaptive moment estimation）优化算法是一种结合了 动量项 和自适应学习率的优化算法，它在2014年由diederik p. Adam算法是在2014年提出的一种基于一阶梯度的优化算法，它结合了 动量 （momentum）和 rmsprop （root mean square propagation）的思想， 自适应地调整每个参数的学习率。

在 pytorch 里， adam 和 adamw 的调用语法几乎一模一样，这是因为 pytorch 的优化器接口是统一设计的，使用方式都继承自 torch.optim.optimizer 的通用结构。 Adam算法是在2014年提出的一种基于一阶梯度的优化算法，它结合了 动量 （momentum）和 rmsprop （root mean square propagation）的思想， 自适应地调整每个参数的学习率。 2014年12月， kingma和lei ba两位学者提出了adam优化器，结合adagrad和rmsprop两种优化算法的优点。 对梯度的一阶矩估计（first moment estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（second moment estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长。 审稿人意见如下： 两个架构都使用 adam 优化。 「adam」 是谁 / 是什么？ 我认为这是一个非常严重的拼写错误，作者本应在投稿前删除。 没错，这正是lu老师neurips论文的评审意见。 dan roy教授都忍不住开喷：neurips评审完全是一坨。 是不是有这样一种心痛感： Adam（adaptive moment estimation）优化算法是一种结合了 动量项 和自适应学习率的优化算法，它在2014年由diederik p.

2014年12月， kingma和lei ba两位学者提出了adam优化器，结合adagrad和rmsprop两种优化算法的优点。 对梯度的一阶矩估计（first moment estimation，即梯度的均值）和二阶矩估计（second moment estimation，即梯度的未中心化的方差）进行综合考虑，计算出更新步长。 审稿人意见如下： 两个架构都使用 adam 优化。 「adam」 是谁 / 是什么？ 我认为这是一个非常严重的拼写错误，作者本应在投稿前删除。 没错，这正是lu老师neurips论文的评审意见。 dan roy教授都忍不住开喷：neurips评审完全是一坨。 是不是有这样一种心痛感： Adam（adaptive moment estimation）优化算法是一种结合了 动量项 和自适应学习率的优化算法，它在2014年由diederik p. Adam算法是在2014年提出的一种基于一阶梯度的优化算法，它结合了 动量 （momentum）和 rmsprop （root mean square propagation）的思想， 自适应地调整每个参数的学习率。 在 pytorch 里， adam 和 adamw 的调用语法几乎一模一样，这是因为 pytorch 的优化器接口是统一设计的，使用方式都继承自 torch.optim.optimizer 的通用结构。

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