Adam优化器中的beta参数是一个用于计算一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（variance）的指数衰减率。具体来说，Adam优化器使用了两个指数衰减平均来估计梯度的一阶矩和二阶矩。 Adam优化器的更新规则如下： m_t=beta1 * m_{t-1} + (1 - beta1) * g （一阶矩估计） v_t=beta2 * v_{t-1} + (1 - beta2) * g^2 （二阶矩估计） theta_t=theta_{t-1} - learning_rate * m_t / (sqrt(v_t) + epsilon) 其中，m_t和v_t分别表示当前时刻的一阶矩估计和二阶矩估计，g表示当前梯度，theta_t表示当前参数，learning_rate是学习率，epsilon是一个很小的数用于数值稳定性。 beta参数控制了一阶矩估计和二阶矩估计的衰减率，即历史信息对当前估计的影响程度。通常情况下，beta1的值取较大的值（如0.9），而beta2的值取较小的值（如0.999）。 对于beta1，它决定了一阶矩估计的衰减率，较大的beta1值会使得历史梯度对当前梯度的影响较大，从而增加了对梯度的平滑性，有助于在参数空间中更稳定地移动。 对于beta2，它决定了二阶矩估计的衰减率，较小的beta2值会使得历史梯度平方对当前梯度平方的影响较大，从而增加了对梯度平方的平滑性，有助于适应不同参数的尺度变化。 选择合适的beta参数值是一种平衡的过程，要考虑到具体问题和数据集的特点。常见的做法是使用Adam优化器默认提供的推荐值（beta1=0.9，beta2=0.999），在实际应用中往往能取得较好的效果。