adam优化器是经常使用到的模型训练时的优化器，但是在bert的训练中不起作用，具体表现是，模型的f1上不来。
简单来说，AdamW就是Adam优化器加上L2正则，来限制参数值不可太大
以往的L2正则是直接加在损失函数上，比如这样子：
但AdamW稍有不同，如下图所示：
粉色部分，为传统L2正则施加的位置；而AdamW，则将正则加在了绿色位置。
Adamw 即 Adam + weight decate ,效果与 Adam + L2正则化相同,但是计算效率更高,因为L2正则化需要在loss中加入正则项,之后再算梯度,最后在反向传播,而Adamw直接将正则项的梯度加入反向传播的公式中,省去了手动在loss中加正则项这一步
更多可参考：
https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/90476956
https://blog.csdn.net/real_ilin/article/details/108438089
https://blog.csdn.net/weixin_45743001/article/details/120472616
