问题：Adam在RMSProp上的问题

解决方法：

1. 确保正确实现Adam和RMSProp算法。

   • 检查Adam和RMSProp的实现代码，确保没有错误。
   • 可以参考相关的优化算法实现的开源库，如TensorFlow或PyTorch，来确认实现的正确性。

2. 检查超参数的设置。

   • 确保学习率（learning rate）和其他超参数的设置是合理的。
   • 调整学习率和其他超参数的值，尝试不同的组合，以找到最佳的设置。

3. 调整梯度剪裁（gradient clipping）。

   • 在Adam和RMSProp优化算法中，梯度剪裁可以防止梯度爆炸的问题。
   • 调整梯度剪裁的阈值，以防止梯度过大。

4. 检查数据预处理和标准化。

   • 确保输入数据的预处理和标准化是正确的。
   • 对输入数据进行标准化和归一化处理，可以提高优化算法的效果。

5. 尝试其他优化算法。

   • 如果Adam和RMSProp在特定问题上表现不佳，可以尝试其他优化算法，如SGD（随机梯度下降）或其变种，如Momentum优化算法。

6. 增加训练数据的数量。

   • 如果训练数据较少，可能会导致Adam和RMSProp算法无法充分发挥优化效果。
   • 增加训练数据的数量，可以提高优化算法的效果。

7. 减小模型复杂度。

   • 如果模型过于复杂，可能会导致Adam和RMSProp算法无法得到良好的优化结果。
   • 减小模型的复杂度，可以提高优化算法的效果。

注意：以上解决方法是一般性的建议，具体解决方法可能因问题的具体情况而异。