AdamW(Adam with Weight Decay)

AdamW 跟 Adam 的核心差別（直觀）
AdamW = 「Adam + 正確的 weight decay（L2 正則化）」

重點不是“多了 weight decay”，而是：

Adam：把 L2 正則化「混在梯度裡面」一起算
AdamW：把 weight decay「從梯度更新裡分離開，直接對權重做衰減」

這個「分離」（decouple）讓：

正則化效果更乾淨，對 overfitting 控制通常比較好
學習率的行為更穩，不會被 L2 搞亂更新方向

實務上很多人現在會把 AdamW 當成「比 Adam 更好的預設選擇」。

特點：修正了Adam的weight_decay問題，目前最推薦的優化器

optimizer = optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=1e-3,                  # 學習率
    betas=(0.9, 0.999),       # 動量參數
    eps=1e-8,                 # 數值穩定性
    weight_decay=1e-4,        # 正確的權重衰減
    amsgrad=False
)

為什麼AdamW更好

方面	Adam	AdamW
Weight Decay	與自適應學習率耦合	解耦，效果更好
正則化效果	較弱	較強
泛化能力	一般	更好

優點：

結合 Adam 的速度
正確的正則化
更好的泛化能力
適合從零訓練和微調

缺點：

比 SGD 泛化能力略差（但比 Adam 好）

適用場景：

首選優化器
CNN、Transformer、任何深度學習模型
從零訓練或微調預訓練模型