本文将带你轻松理解深度学习中的“导航系统”——优化器。我们会避开复杂的数学公式，用大量的比喻和图示，让你彻底明白 Adam、AdamW、LAMB 是怎么回事，并学会如何调节它们的关键参数。
第一部分：核心概念：优化器是什么？
一个简单的比喻：
想象你在一座大雾弥漫的山里（损失函数），你的目标是找到最低的山谷（模型的最优解）。
- 你 = 模型参数
- 你所在的高度 = 当前的损失值（Loss）
- 你的每一步 = 一次参数更新
优化器（Optimizer） 就是你的 智能导航仪。它负责：
- 感知坡度：计算梯度（Gradient），告诉你哪个方向最陡、下山最快。
- 决定步幅：结合学习率（Learning Rate）和之前的历史，决定你这一步迈多大。
第二部分：主流优化器原理
我们先通过一个图表快速把握它们的
 通关指南——Lab 1: MapReduce)
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