Основное различие между оптимизаторами Adam и AdamW заключается в подходе к регуляризации весов. 1

Adam включает регуляризацию весов в процесс обновления градиента, что может непреднамеренно изменять динамику обучения и влиять на процесс оптимизации. 1

AdamW, в свою очередь, отделяет регуляризацию весов от шага градиента, что позволяет напрямую влиять на параметры без изменения механизма адаптивного обучения. 1

Некоторые другие различия:

• График скорости обучения. 2 Для AdamW часто требуется другой график скорости обучения по сравнению с Adam. 2
• Реализация. 2 Реализация AdamW проста, так как он модифицирует шаг обновления весов в Adam. 2
• Производительность. 2 Исследования показывают, что AdamW обычно превосходит Adam в задачах, требующих регуляризации, особенно при обучении больших моделей на сложных наборах данных. 2

Таким образом, Adam лучше подходит для задач, где регуляризация менее критична, или когда приоритетна вычислительная эффективность, а AdamW более эффективен в сценариях, где важно предотвратить переобучение, а размер модели значительный. 1

Выбор между оптимизаторами зависит от конкретных требований модели и набора данных. 2