为何重新初始化Adam优化器会导致模型训练效果变差？

首先直接给结论：这两段代码的运行结果完全不同，第二段效果变差的核心原因是你在训练中途重新初始化了Adam优化器，丢失了它在训练过程中积累的关键状态信息。

先搞懂Adam优化器的核心：它不是“无状态”的 #

你可能对优化器的理解停留在基础的SGD（无动量版本）——确实，那种简单的优化器只需要当前步的梯度就能更新参数，没有额外状态。但Adam是自适应动量优化器，它在训练过程中会维护两个重要的状态变量：

• m：一阶矩估计，是过去所有梯度的指数加权平均（可以理解为“动量”，记录了梯度的方向趋势）
• v：二阶矩估计，是过去所有梯度平方的指数加权平均（用来自适应调整每个参数的学习率）

这两个状态会随着每一轮optimizer.step()不断更新，Adam正是依靠它们来计算出更合理的参数更新量——比如对于梯度波动大的参数，它会自动降低学习率；对于梯度稳定的参数，保持合适的更新节奏。

两段代码的本质区别 #

第一段代码：持续使用同一个优化器

optimizer = optim.Adam(params, lr)
for epoch in range(500):
    # 训练逻辑
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
for epoch in range(500):
    # 继续训练逻辑
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

这里全程用同一个Adam优化器，训练总共有1000个epoch。优化器的m和v会从第1个epoch开始持续积累，每一步的参数更新都是基于之前所有步骤的梯度信息做的自适应调整，模型会沿着最优的方向稳步收敛。

第二段代码：中途重置优化器

optimizer = optim.Adam(params, lr)
for epoch in range(500):
    # 训练逻辑
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
# 重新初始化优化器！
optimizer = optim.Adam(params, lr)
for epoch in range(500):
    # 继续训练逻辑
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

前500个epoch的训练是正常的，优化器积累了合适的m和v状态。但你在这里重新创建了一个新的Adam优化器，新优化器的m和v都是初始的全0值——相当于后面的500个epoch，优化器完全“忘了”之前500步学到的梯度趋势，重新开始积累状态。

这会导致后面的参数更新回到类似训练初期的不稳定状态：比如原本已经调整到合适的学习率被重置，模型的更新方向突然变得混乱，自然就会出现效果下降的情况。

总结一下 #

Adam这类自适应动量优化器的核心优势之一就是利用训练过程中积累的状态来做更智能的参数更新，中途重置优化器等于抛弃了这些宝贵的训练信息，让模型的优化进程“断档”，这就是第二段代码效果变差的根本原因。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者CSH