关于Adam优化器默认learningRate、decay及动态计算的技术咨询

嘿，针对你问的两个问题，我结合主流深度学习框架的实现来给你说明：

1. Adam优化器的默认learningRate和decay分别是多少？ #

主流框架（像TensorFlow/Keras、PyTorch）里的Adam实现，默认参数是这样的：

• 默认learning rate（学习率）：0.001
• 关于decay（衰减）：
  • Keras/TensorFlow中，decay参数默认值为0.0，也就是默认不启用学习率衰减
  • PyTorch的Adam没有单独的decay参数，对应的weight_decay（权重衰减）默认值同样是0.0

2. learningRate的默认值及动态计算问题 #

• 当你不手动设置learningRate时，它的默认值就是上面提到的0.001
• 这个默认值是固定不变的，不会根据模型变量的值动态计算。如果需要动态调整学习率，得自己配置学习率调度器（比如ReduceLROnPlateau）或者自定义衰减逻辑，默认的Adam优化器不会自动做这件事。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Julien TASSIN