本研究探讨了调度自由优化器与加速SGD变体的理论联系，发现AdEMAMix在语言建模任务中表现优异，并提出了在不同批量设置下仍能保持良好性能的简化版本。

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。