你在训练一个带 embedding、LayerNorm 和 bias 的序列模型，优化器从 Adam 换成 AdamW，weight_decay=0.01，lr=3e-4，beta1=0.9，beta2=0.999。训练 10 个 epoch 后训练 loss 继续下降，但验证 loss 开始上升。你怀疑 weight decay 加错了参数。请说明 Adam 中 L2 正则与 AdamW 的 decoupled weight decay 在更新式上的区别；并给出参数分组方案：哪些参数做 weight decay，哪些不做，为什么。
面试官在考什么
判断候选人是否真正理解 AdamW 的解耦权重衰减，以及能否把正则化正确落到参数分组上。
回答框架 · 前两步
- Adam+L2 是把 weight_decay 项先加进梯度 g，再进入一阶/二阶动量，因此 decay 会被自适应学习率缩放，且与梯度历史耦合。
- AdamW 把 weight decay 解耦，先做参数收缩 theta = theta - lr*wd*theta，再用 Adam 的梯度更新；收缩不受二阶动量缩放，更接近原始 weight decay 语义。
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延伸阅读
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