请描述一次_backward_RAdam在PyTorch中的更新规则，并输出为json格式。更新规则应至少包含5个要点。
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{
  "更新规则": "backward_RAdam是一种自适应学习率优化方法的变体，设计用于缓解Adam优化器在训练初期由于偏差校正导致的不稳定性。",
  "要点1": "在 backward_RAdam 中，首先计算一阶和二阶矩估计（即梯度的指数移动平均和平方梯度的指数移动平均）。",
  "要点2": "与Adam不同，backward_RAdam通过引入自适应矩估计系数来动态调整学习率，该系数计算基于方差的信息。",
  "要点3": "对于每个参数，backward_RAdam检查梯度的一致性，如果检测到梯度缺乏一致性，则转换为类似SGD的行为，以避免潜在的噪声较大的更新。",
  "要点4": "integral项被用于平滑学习率的调整，这个过程考虑了先前的梯度信息，以实现更稳定的更新。",
  "要点5": "实际上，backward_RAdam的更新步骤确保在训练的不同阶段都有更恰当的学习率调整，尤其是在训练初期，这有助于加速收敛和提高模型性能。"
}
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