优化器
Optimizer
学到 认得 就够：听到能明白
你可能会说
“我读分析项目的配置时看到优化器，它与要训练的模型分别负责什么？”
优化器规定如何根据梯度及历史状态更新模型参数，例如随机梯度下降或 Adam。模型负责计算预测，优化器负责训练中的更新规则，两者承担不同角色。
使用 AI
科研里的例子
同一政策分类网络用不同优化器训练，若其他设置未固定，就不能把分数变化归因于模型架构本身。
最简单的更新只用当前梯度，更复杂方法会累计动量或估计梯度尺度，让不同参数具有不同有效步幅。优化器常有内部状态，继续训练时只加载权重可能无法恢复原轨迹。算法选择不会替代数据与目标设计，也不存在对所有任务都最好的优化器。描述科研实验，应把模型架构、优化器、学习率和停止选择分别记录，以便发现效果来自哪种变化。
判断
亲手检查一次
阅读一个训练配置，找出模型、损失与优化器三个对象，再检查检查点是否保存优化器状态，判断能否继续同一训练。
它做不到的
Optimizer 不是生成策略，也不意味着自动寻找理论最优模型；其内部状态通常不属于推理必须加载的模型权重。
增量，由你来写
读完这张，你的理解变了什么？
留言功能会在后面的版本开放。现在可以先在 X 上 @knowledgedelta 告诉我。