AdamW优化器结合了Adam优化器和权重衰减的思想，旨在提高模型训练的效果。AdamW的核心概念是解决Adam优化器对权重衰减（weight decay）的处理不够理想所带来的问题。通常，标准Adam优化器会将权重衰减直接加到参数更新的过程中，但这在某些情况下会导致不良影响，特别是在深度学习领域。

AdamW通过一种更为精细的方式来处理权重衰减。其基本工作原理是在计算参数梯度的过程中，首先应用权重衰减，然后再计算动量修正。这使得权重衰减对于每个参数的更新变得更为平滑和可控，有助于避免过度调整权重而导致模型过拟合的问题。

除了更好地处理权重衰减外，AdamW还保留了Adam优化器的其他关键特性，如自适应学习率和动量。自适应学习率能够根据每个参数的历史梯度情况进行调整，从而更好地适应不同参数的特性。动量则有助于加速收敛过程，并帮助模型跳出局部最优解。

总的来说，AdamW优化器在处理权重衰减方面相比于传统的Adam优化器表现更佳，能够提高模型的泛化能力和训练效果。然而，在具体应用时，仍需视数据集特点和训练任务做出调整，以达到最佳的性能表现。