cgan网络的adam优化器用一个beta和两个beta的区别

CGAN（Conditional Generative Adversarial Networks，有条件生成对抗网络）是一种生成对抗网络，它可以利用条件信息来生成具有特定条件的数据。

在CGAN中，Adam优化器通常使用两个beta参数来控制动量的衰减和梯度平方的衰减。具体来说，Adam优化器有三个重要的参数，分别是learning rate、beta1和beta2。其中，beta1控制动量的衰减，beta2控制梯度平方的衰减。当beta1=0.9，beta2=0.999时，Adam优化器在训练过程中表现良好。

而如果只使用一个beta参数，那么Adam优化器就相当于是带有动量的RMSProp算法。因此，在CGAN中，使用两个beta参数的Adam优化器可以更好地控制动量和梯度平方的衰减，从而提高训练的稳定性和效果。