adam优化器是否不能优化复数

根据提供的引用内容，没有提到adam优化器不能优化复数的情况。实际上，Adam优化器可以优化包括复数在内的各种类型的张量。Adam优化器是一种自适应学习率的优化算法，它结合了动量梯度下降和RMSprop算法的优点，被广泛应用于深度学习中。在使用Adam优化器时，需要注意设置合适的学习率和其他参数，以达到更好的优化效果。

相关问题

adam优化器是不是不需要配置lr

是的，Adam 优化器是一种自适应学习率优化算法，不需要手动设置学习率（learning rate，lr）的值。

Adam 优化器会自动根据梯度的情况来调整学习率的大小，以实现更好的收敛性能。具体来说，Adam 优化器会维护每个参数的自适应学习率，对于每个参数，学习率会根据梯度的一阶矩估计（mean）和二阶矩估计（variance）进行自适应调整。

在使用 Adam 优化器时，你只需要选择合适的初始学习率即可，通常使用默认值即可满足大部分情况。如果需要进一步微调学习率，你可以尝试使用学习率调度器（learning rate scheduler）来动态地调整学习率，以获得更好的训练效果。

总而言之，相比于传统的优化算法，Adam 优化器减少了手动设置学习率的需求，通过自适应地调整学习率来提供更好的收敛性能。

adam优化器和sgd优化器

Adam优化器和SGD（Stochastic Gradient Descent）优化器是深度学习中常用的两种优化算法，它们有以下几个方面的不同：

1. 学习率：SGD优化器通常需要手动设置学习率，而Adam优化器可以自适应地调整每个参数的学习率，从而更好地适应不同参数的梯度变化情况。

2. 动量：SGD优化器可以使用动量来加速梯度下降过程，而Adam优化器不需要使用动量，因为它已经包含了一阶和二阶矩估计，可以自适应地调整每个参数的更新量。

3. 参数更新方式：SGD优化器的参数更新方式比较简单，只需要根据当前参数的梯度和学习率来更新参数；而Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计，并根据这些估计来计算每个参数的更新量。

4. 计算量：由于Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计，因此计算量比SGD优化器更大。

总体来说，Adam优化器相对于SGD优化器具有更快的收敛速度和更好的泛化性能，但计算量较大。在深度学习中，通常会使用Adam优化器作为默认的优化算法，但在某些情况下，SGD优化器也可能会更好地适应一些数据集和模型。