从文中实验看，确实效果很好，但是和实际使用的情况有一定偏差。AdaBound和AmsBound（后面就简写一个AMSB）的收敛加速，实际类似于学习率衰减的效果，不过是这个衰减是通过它的bound自动地、逐渐地完成的。其他方法如果合理衰减学习率，可以取得类似加速。AMSB的泛函性高度依赖于最终的SGD学习率，和SGD类似，一般来说取得最优泛化性的学习率比最快收敛速度的学习率稍大，如果最终学习率过小，则泛化性会较差，如果提高最终学习率以提高泛化性，则收敛较慢。文中的收敛快和泛化性好同时成立，是建立在训练时间很长的基础上的，如CIFAR10上2000个epoch，如果衰减学习率的时间点提前，看似衰减时目标函数已经和最终差不多，实际泛化性确可能下降很多。以前做过一个对比。实验场景是CIFAR10上的ResNet20, NAMSB是AMSB+NAG，比AMSB稍快，最终泛化性类似。序号1代表收敛最快学习率，序号2代表泛化性最好的学习率。SGD同样epoch能取得的最佳泛化性及相应收敛速度与AMSB2类似，ADAM转SGD也差不多。（附图主要是说明最切换到的SGD学习率对收敛速度及泛化性的影响，不想重新画了，所以SGD和ADAM转SGD的线未加入）
整体上看，表现正常，相当于ADAM平滑切换到SGD。取得同样的最优泛化性，需要的最小epoch数和SGD差不多。
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