AdamParams

class mint.types.AdamParams ( StrictBase )

字段：

• learning_rate ( float ) – 优化器的学习率
• beta1 ( float ) – 计算梯度一阶矩（滑动平均）时使用的系数
• beta2 ( float ) – 计算梯度平方的滑动平均时使用的系数
• eps ( float ) – 加在分母上以提升数值稳定性的项
• weight_decay ( float ) – 优化器的权重衰减，采用解耦权重衰减
• grad_clip_norm ( float ) – 全局梯度的最大范数。若全局梯度范数超过该值，则裁剪到该值。0.0 表示不裁剪。

被引用

• TrainingClient.optim_step