Optax中optax.chain是否需optax.scale(-1.0)？示例差异解析

背景情况 #

Optax教程里关于optax.chain的示例存在两种写法：

• 自定义优化器章节的示例：在optax.chain中加入了optax.scale(-1.0)，注释说明因为optax.apply_updates是累加操作，需要通过缩放-1来实现损失下降。
• Optax-101教程的Adam/AdamW示例：没有添加任何符号翻转操作。

问题解答 #

1. 为何自定义优化器示例需要添加optax.scale(-1.0)？

这要从Optax的核心更新逻辑说起：

• optax.apply_updates(params, updates)的行为是直接将更新值累加到参数上（即new_param = old_param + update）。
• 当我们自定义基础优化逻辑时（比如仅做梯度裁剪+固定学习率缩放），这些基础变换（如optax.clip、optax.scale(learning_rate)）只会对原始梯度做正向处理，输出的更新值是「梯度×学习率」的正向结果。如果直接把这个值加到参数上，参数会沿着损失上升的方向更新（因为梯度是损失对参数的导数，最小化损失需要反方向更新）。
• 这时候加入optax.scale(-1.0)，会把更新值的符号翻转，让累加操作等价于new_param = old_param - (梯度×学习率)，从而实现损失下降的正确参数更新方向。

2. 该操作是否有效？

有效，但仅适用于未内置符号翻转逻辑的基础更新链：

• 对于自定义的简单优化流程（比如仅包含梯度裁剪、学习率缩放这类无符号处理的变换），optax.scale(-1.0)是实现正确梯度下降的必要操作。
• 但对于Adam、AdamW这类高阶优化器，它们的内部逻辑已经包含了符号翻转——optax.adam()输出的更新值本身就是「负梯度方向的调整量」，此时optax.apply_updates的累加操作刚好是正确的参数更新方向，不需要额外加符号翻转。

额外问题：添加optax.scale(-1.0)后Adam模型无法收敛的原因 #

在Optax-101的Adam示例中额外加入optax.scale(-1.0)，会把Adam输出的正确更新方向再次翻转：

• Adam原本输出的是让参数向损失减小方向调整的更新值，符号翻转后，更新值变成了让参数向损失增大方向调整的量。
• 这相当于强制模型往最大化损失的方向更新，自然会出现损失值剧烈波动、无法收敛的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jeremy Chu