adam和sgd有什么区别

Adam和SGD是两种常见的优化算法，主要用于神经网络的训练过程中。

Adam算法是一种自适应学习率优化算法，它结合了动量梯度下降和RMSProp算法的优点。Adam算法根据每个参数的梯度和历史梯度的平方来自适应地调整学习率，可以更快地收敛到局部最优解，并且具有一定的鲁棒性，即对于不同的数据集和网络结构，它的表现都比较好。

SGD算法是一种最基本的优化算法，它每次只用一个样本更新参数，使用随机梯度下降法（SGD）可以极大地加快训练速度，但是这种方法的收敛速度比较慢，容易陷入局部最优解，并且对于噪声数据敏感。

总的来说，Adam算法相对于SGD算法来说更加优秀，它的收敛速度更快，更容易收敛到全局最优解，并且对于噪声数据具有一定的鲁棒性。但是，Adam算法的计算量较大，需要更多的内存和计算资源。在一些大型的深度学习模型中，可能需要使用SGD或者其他一些优化算法来进行训练。

相关问题

adam和sgd是什么

Adam和SGD是优化算法，用于训练神经网络。SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）是一种简单的优化算法，每次迭代使用一个样本来更新模型参数。Adam是一种自适应学习率优化算法，可以自动调整学习率，同时也可以利用梯度的一、二阶矩估计来计算更新步长，可以加快收敛速度和提高性能。相对于SGD，Adam在训练过程中更加稳定和高效。

adam 和sgd是什么优化器

Adam和SGD都是深度学习中常用的优化器。

SGD是随机梯度下降法的缩写，它是最基本的优化器之一。它通过计算每个参数的梯度，并将其与学习率相乘来更新参数。然而，SGD有一个缺点，即当数据集中存在大量相似的样本时，更新的方向很可能会偏离全局最优点。

Adam是一种自适应学习率优化算法，其核心思想是对每个参数计算一个适应性学习率。它利用每个时间步的梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。这使得Adam比SGD更适合于处理大量相似样本的数据集，并且能够更快地收敛到全局最优点。