SGD优化器比Adam优化器强在哪里？

SGD（Stochastic Gradient Descent）优化器是深度学习中最常用的优化器之一，而Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是一种自适应优化算法，相对于SGD，它具有一些优势，但也存在一些缺点。以下是SGD优化器在某些方面的优势：

1. 训练速度：相对于Adam，SGD是一种更简单的优化算法，它的计算量更小，因此在训练速度方面，SGD通常会更快。

2. 内存占用：由于SGD只需要存储当前权重值和梯度值，所以它需要的内存更少。

3. 鲁棒性：SGD的鲁棒性更好，因为它没有Adam那么多的超参数需要调整，因此在一些数据集上，SGD可能表现更好。

但是，SGD也存在一些缺点。例如，SGD需要手动调整学习率，这可能会导致训练过程不稳定，并且可能需要更长的时间才能收敛到最佳结果。此外，SGD也容易陷入局部最优解，而Adam的自适应学习率可以帮助我们更快地找到全局最优解。

因此，我们应该根据具体情况来选择使用哪种优化器，而不是简单地认为哪种优化器更好。