SGD优化器和Adam优化器哪个好一点

SGD和Adam都是常用的优化器，但它们的性能和适用场景有所不同。

SGD是随机梯度下降的简称，是最常用的优化器之一。它基于梯度的负方向来更新模型参数，每次只使用一小部分数据进行计算，因此计算速度较快。但是SGD存在一些问题，例如容易陷入局部最优解，收敛速度较慢等。

Adam是自适应矩估计优化器的缩写，是一种基于梯度的优化算法。Adam结合了自适应学习率和动量的优点，因此在训练深度神经网络时表现良好。相对于SGD，Adam的收敛速度更快，且可以自适应地调整学习率，从而避免了SGD的一些问题。

总的来说，Adam在深度学习中表现更好，但是对于一些小规模数据集和简单模型，SGD也有不错的表现。在实际应用中，需要根据具体情况选择适合的优化器。