Adam 算法更新规则的一个重要特征就是它会很谨慎地选择步长的大小。假定ε=0，则在时间步 t 和参数空间上的有效下降步长为
有效下降步长有两个上确界：即在情况下，有效步长的上确界满足和其他情况下满足 |∆t| ≤ α。第一种情况只有在极其稀疏的情况下才会发生：即梯度除了当前时间步不为零外其他都为零。而在不那么稀疏的情况下，有效步长将会变得更小。当时，我们有
，因此可以得出上确界 |∆t| < α。在更通用的场景中，因为 |E[g]/ p E[g^2]| ≤ 1，我们有。每一个时间步的有效步长在参数空间中的量级近似受限于步长因子α，即。这个可以理解为在当前参数值下确定一个置信域，因此其要优于没有提供足够信息的当前梯度估计。这正可以令其相对简单地提前知道α正确的范围。
对于许多机器学习模型来说，我们知道好的最优状态是在参数空间内的集合域上有极高的概率。这并不罕见，例如我们可以在参数上有一个先验分布。因为α确定了参数空间内有效步长的量级（即上确界），我们常常可以推断出α的正确量级，而最优解也可以从θ0 开始通过一定量的迭代而达到。我们可以将称之为信噪比（signal-to-noise ratio/SNR）。如果 SNR 值较小，那么有效步长∆t 将接近于 0，目标函数也将收敛到极值。这是非常令人满意的属性，因为越小的 SNR 就意味着算法对方向是否符合真实梯度方向存在着越大的不确定性。例如，SNR 值在最优解附近趋向于 0，因此也会在参数空间有更小的有效步长：即一种自动退火（automatic annealing）的形式。有效步长∆t 对于梯度缩放来说仍然是不变量，我们如果用因子 c 重缩放（rescaling）梯度 g，即相当于用因子 c 重缩放和用因子 c^2 缩放，而在计算信噪比时缩放因子会得到抵消.