Adam/AdamW 偏差修正推导

Adam = 一阶矩(均值)$m_t$ + 二阶矩(未中心化方差)$v_t$ 的指数移动平均 + 偏差修正。对梯度 $g_t$: $m_t = \beta_1 m_{t-1} + (1-\beta_1)g_t$,$v_t = \beta_2 v_{t-1} + (1-\beta_2)g_t^2$。把 $m_t$ 展开为几何级数: $m_t = (1-\beta_1)\sum_{i=1}^{t}\beta_1^{t-i}g_i$,即历史梯度权重 $\beta_1^{t-i}$ 随年代指数衰减,最近梯度占主导。偏差推导: 设梯度平稳 $\mathbb{E}[g_i] = \mathbb{E}[g]$,则 $\mathbb{E}[m_t] = (1-\beta_1)\sum_{i=1}^{t}\beta_1^{t-i}\mathbb{E}[g_i] = (1-\beta_1)\mathbb{E}[g]\sum_{k=0}^{t-1}\beta_1^k = (1-\beta_1)\mathbb{E}[g]\cdot\frac{1-\beta_1^t}{1-\beta_1} = (1-\beta_1^t)\mathbb{E}[g]$。t 很小时该系数远小于 1(如 $t=1$ 时 $1-\beta_1 = 0.1$),一阶矩被系统性低估(前几步几乎等于 $\beta_1^t$ 比例的梯度),因此除以 $1-\beta_1^t$ 做偏差修正: $\hat m_t = \frac{m_t}{1-\beta_1^t}$,$\hat v_t = \frac{v_t}{1-\beta_2^t}$(二阶矩修正同理,因 $\mathbb{E}[v_t] = (1-\beta_2^t)\mathbb{E}[g^2]$),修正后 $\mathbb{E}[\hat m_t] = \mathbb{E}[g]$。完整更新: $w_{t+1} = w_t - \eta\frac{\hat m_t}{\sqrt{\hat v_t} + \epsilon}$。

训练 Transformer、扩散模型等大批量/稀疏梯度场景的默认优化器;面试高频追问“为什么 Adam 需要偏差修正”“AdamW 与 Adam+L2 的区别”。

相比 SGD+动量,Adam 用 $\hat m_t/\sqrt{\hat v_t}$ 对每个参数做自适应缩放(尺度约 1),对病态条件数($\kappa$ 大)与稀疏梯度鲁棒,且偏差修正保证早期迭代不被低估的动量拖慢。AdamW 的 weight decay 与 L2 解耦: Adam+L2 中正则项 $\lambda w_t$ 进入 $g_t$ 后被 $\sqrt{\hat v_t}$ 缩放,有效衰减 $\eta\lambda w_t/\sqrt{\hat v_t}$ 随历史梯度幅度变化——大梯度方向被正则得太多、小梯度方向被正则得太少;AdamW 直接更新 $w_{t+1} = w_t - \eta\left(\lambda w_t + \frac{\hat m_t}{\sqrt{\hat v_t}+\epsilon}\right)$,每个参数每步衰减率恒为 $1 - \eta\lambda$,训练更稳、泛化更好。

检验攻克程度：针对「Adam/AdamW 偏差修正推导」专属刷题排雷

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