本文將帶你輕松理解深度學習中的“導航系統”——優化器。我們會避開復雜的數學公式，用大量的比喻和圖示，讓你徹底明白 Adam、AdamW、LAMB 是怎么回事，并學會如何調節它們的關鍵參數。

第一部分：核心概念：優化器是什么？

一個簡單的比喻：
想象你在一座大霧彌漫的山里（損失函數），你的目標是找到最低的山谷（模型的最優解）。

• 你 = 模型參數
• 你所在的高度 = 當前的損失值（Loss）
• 你的每一步 = 一次參數更新

優化器（Optimizer） 就是你的 智能導航儀。它負責：

1. 感知坡度：計算梯度（Gradient），告訴你哪個方向最陡、下山最快。
2. 決定步幅：結合學習率（Learning Rate）和之前的歷史，決定你這一步邁多大。

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第二部分：主流優化器原理

我們先通過一個圖表快速把握它們的