PyTorch中的Adam優(yōu)化器是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化算法，它結(jié)合了動量法和RMSProp法的優(yōu)點(diǎn)。以下是Adam優(yōu)化器的參數(shù)詳解：

1. betas：這是一個元組，包含兩個參數(shù)：beta1 和 beta2。這兩個參數(shù)分別表示梯度的一階和二階矩估計值。默認(rèn)值為(0.9, 0.999)。

2. eps：這是一個非常小的正數(shù)，用于防止除以零。默認(rèn)值為1e-8。

3. max_grad：這是一個整數(shù)，表示在每次迭代中需要計算梯度的最大次數(shù)。默認(rèn)值為100。

4. weight_decay：這是一個浮點(diǎn)數(shù)，表示權(quán)重衰減系數(shù)。默認(rèn)值為None，即不使用權(quán)重衰減。

5. learning_rate：這是一個浮點(diǎn)數(shù)，表示學(xué)習(xí)率。默認(rèn)值為0.001。

6. momentum：這是一個整數(shù)，表示動量系數(shù)。默認(rèn)值為0。

7. epsilon：這是一個非常小的正數(shù)，用于防止除以零。默認(rèn)值為1e-8。

8. min_lr：這是一個整數(shù)，表示最小學(xué)習(xí)率。默認(rèn)值為0.0001。

9. patience：這是一個整數(shù)，表示最大迭代次數(shù)。默認(rèn)值為20。

10. max_iter**2：這是一個整數(shù)，表示最大迭代次數(shù)平方。默認(rèn)值為10000**2。

11. weight_decay**2：這是一個整數(shù)，表示權(quán)重衰減平方。默認(rèn)值為10000**2。

12. beta1**2：這是一個整數(shù)，表示第一階矩估計平方。默認(rèn)值為10000**2。

13. beta2**2：這是一個整數(shù)，表示第二階矩估計平方。默認(rèn)值為10000**2。

14. eps**2：這是一個整數(shù)，表示誤差平方。默認(rèn)值為10000**2。

15. weight_decay**2：這是一個整數(shù)，表示權(quán)重衰減平方。默認(rèn)值為10000**2。

16. beta1**2**2：這是一個整數(shù)，表示第一階矩估計平方的平方。默認(rèn)值為10000**2**2。

17. beta2**2**2：這是一個整數(shù)，表示第二階矩估計平方的平方。默認(rèn)值為10000**2**2。

通過調(diào)整這些參數(shù)，可以更好地控制Adam優(yōu)化器的性能和收斂速度。