SGD优化器和Adam优化器的区别

SGD（Stochastic Gradient Descent）和Adam（Adaptive Moment Estimation）都是常用的优化算法，它们的主要区别在于两个方面：梯度计算和学习率调整。

SGD每次更新参数时只考虑当前样本的梯度，因此其更新参数的方向往往比较随机。但是，SGD的计算量比较小，因此在数据量较大时比较受欢迎。

Adam算法是基于自适应学习率的梯度下降算法。相比于SGD，Adam有两个显著的优点：1）自适应调整学习率；2）对不同维度的梯度进行不同程度的更新，从而实现了更加精确的更新。

总之，SGD适用于数据集较大时的训练，而Adam更适用于需要更高精度的优化问题。