Adam

Adam 作为深度学习中最主流的自适应学习率优化器，近期面临着来自多个新优化器的挑战，这些新方法试图在泛化能力、训练效率或迁移性上超越 Adam。

当前焦点在于新优化器能否在保持Adam易用性的同时，真正带来稳定且显著的提升。未来值得观察：1) 这些优化器在不同架构和任务上的普适性；2) 它们与混合精度训练、分布式系统的兼容性；3) 工业界是否会逐渐替换默认的Adam选择。