sgd与adam优化器区别

sgd（随机梯度下降）和adam（自适应矩估计）是两种常用的优化器算法，它们在深度学习中的优化过程中有一些区别。

1. sgd是最基础的优化器算法之一，它每次迭代只使用一个样本来计算梯度并更新模型参数。这种随机性使得sgd能够逃离局部最优解，但也导致收敛速度较慢。

2. adam是一种结合了动量概念和自适应学习率的优化器算法。它通过计算梯度的一阶矩估计（均值）和二阶矩估计（方差）来自适应地调整学习率。adam算法具有自适应性和较快的收敛速度，在大多数情况下效果较好。

总结来说，sgd通常更容易陷入局部最优解，而adam具有更好的收敛性能和鲁棒性。