bert中使用的优化器AdamW

根据引用和引用的内容，可以得知AdamW是一种对Adam优化器进行改进的优化器。AdamW在训练BERT模型时表现更好，相比于传统的Adam优化器，能够提高模型在f1上的表现。 而根据引用中的描述，AdamW优化器的参数设置涉及到学习率和L2正则化因子的耦合。具体的参数设置可以通过实验来确定，通常需要调整这两个参数以获得最佳结果。在实验中，我们可以尝试不同的学习率和L2正则化因子的组合，通过观察模型的性能变化来选择最佳的参数设置。 总结起来，AdamW优化器的参数设置需要通过实验来确定，需要调整学习率和L2正则化因子以获得最佳结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [Ranger21:护林员深度学习优化器重写为使用最新组件](https://download.csdn.net/download/weixin_42157567/16488024)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Adam与AdamW](https://blog.csdn.net/real_ilin/article/details/108438089)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [AdamW优化器（自适应梯度方法）](https://blog.csdn.net/weixin_38132729/article/details/120165331)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]