adam和sgd算法是干嘛的

Adam和SGD算法都是深度学习中常用的优化算法。

SGD（Stochastic Gradient Descent）算法是一种基本的优化算法，用于更新模型的参数以最小化损失函数。它通过计算每个样本的梯度来更新参数，因此也被称为随机梯度下降。SGD算法的优点是简单易实现，但缺点是收敛速度较慢，容易陷入局部最优。

Adam算法是一种自适应学习率的优化算法，结合了Momentum和RMSprop的思想。它通过计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计来自适应地调整学习率。Adam算法的优点是收敛速度快，对于不同的参数具有不同的学习率，适应性强。然而，Adam算法也存在一些缺点，例如对于非凸优化问题可能会陷入局部最优。

综上所述，SGD算法是一种简单的优化算法，适用于一些简单的问题；而Adam算法是一种自适应学习率的优化算法，适用于复杂的深度学习模型。选择使用哪种算法取决于具体的问题和需求。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [ADABOUND算法，究竟是颠覆Adam算法的成果还是只是一种小技巧?](https://blog.csdn.net/qq_43597090/article/details/106015808)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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