详细说明下Adam优化器的特点

Adam优化器是一种基于梯度的优化算法，其特点如下：

1. 自适应性：Adam可以自适应地调整每个参数的学习率，使得每个参数都可以根据自身的梯度表现出不同的学习率，从而加速收敛。

2. 支持动量：Adam利用动量的概念来加速优化过程，与传统的随机梯度下降算法相比，Adam可以更快地收敛到最优解。

3. 避免局部最优：Adam可以避免陷入局部最优解，即使在非平稳或高度峰值问题中也能表现良好。

4. 对稀疏梯度支持较好：Adam对训练集中存在的稀疏梯度问题具有较好的处理能力。

总之，Adam优化器具有自适应性、支持动量、避免局部最优和对稀疏梯度支持较好等优点，对深度学习训练具有重要作用。