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AdEMAMix优化器：更好，更快，更老
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的AdamL优化算法，通过考虑损失函数信息以获得更好的泛化结果。实验证明，AdamL在深度学习任务中表现出卓越的性能，特别是在训练卷积神经网络、生成对抗网络和长短时记忆网络方面。与其他Adam的变体相比，AdamL通常实现了更快的收敛速度或更低的目标函数值。
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关键要点
- 提出了一种新的AdamL优化算法，通过考虑损失函数信息以获得更好的泛化结果。
- AdamL是Adam优化器的一种新变体，具有线性收敛性。
- EAdam和AdaBelief优化器也具有类似的收敛性质。
- 实验结果表明，AdamL通常实现了更快的收敛速度或更低的目标函数值。
- 在深度学习任务中，AdamL在训练卷积神经网络、生成对抗网络和长短时记忆网络方面表现卓越。
- 在普通卷积神经网络的情况下，AdamL优于其他Adam的变体，且在训练后期不需要手动调整学习率。
