m算法

Adam算法中惩罚学习率的参数beta1和beta2负责调整历史梯度信息与当前梯度信息的权重。beta1用于计算一阶矩估计，影响学习率的稳定性。推荐值为接近1的较小数值，如0.9，以减小过去梯度对当前梯度的影响力，保持学习率的稳定性。beta2用于计算二阶矩估计，同样影响稳定性。推荐值同样为接近1的较小数值，如0.999，以减小过去梯度平方对当前梯度平方的影响力。这两个参数共同作用，平衡历史与当前信息，决定学习率。较小的beta值使算法更稳定，但学习率可能较小；较大的beta值增加学习率，但可能使算法不稳定。参数选择应根据具体问题和数据集调整，通常推荐默认值适用于大多数情况。特殊情况需进行优化调整以达到最佳效果。