sgd,adam和adagrad哪个好

SGD，Adam和Adagrad都是梯度下降优化算法，它们都可以用来训练神经网络。这三种算法的主要区别在于它们对学习率的调整方式不同。

- SGD（随机梯度下降）是最简单的优化算法，它每次仅使用一个样本来更新参数。
- Adam是SGD的变种，它除了使用动量项来提高收敛速度外，还使用了类似于RMSProp的变量来调整学习率。
- Adagrad是一种自适应学习率优化方法，它通过调整每个参数的学习率来提高收敛速度。

哪个更好，这取决于你的问题和模型。在许多情况下，Adam会比SGD更快地收敛，但是Adagrad在一些情况下可能会更加稳定。

综上所述,建议试试Adam作为默认的优化器。

相关问题

比较SGD, Adam, Adagrad优化器用什么模型

SGD，Adam和Adagrad是三种常用的优化器，用于训练神经网络模型。

- SGD（随机梯度下降）通常用于线性回归和逻辑回归等简单模型中。
- Adam是一种自适应学习率优化器，适用于各种模型。
- Adagrad也是一种自适应学习率优化器，适用于稀疏数据和高维度模型中。

SGD，AdaGrad，Adam优缺点

这是一个IT类问题。

SGD（Stochastic Gradient Descent），AdaGrad和Adam都是优化深度学习模型时常用的优化算法。它们各有优缺点，下面是它们的简要介绍：

1. SGD：随机梯度下降算法。SGD每次只选择一个样本来计算梯度，然后更新模型参数，由于随机性和不稳定性，可能会陷入局部最优解。但是SGD计算速度快，内存占用少，易于并行化。

2. AdaGrad：自适应梯度算法。AdaGrad会根据参数的梯度更新参数的学习率，使得每个参数的学习率不同，使得学习率能够自适应地随着时间的推移而减小，这样可以避免学习率过大或过小的问题。但是AdaGrad可能会导致学习率衰减过快，导致收敛速度变慢。

3. Adam：自适应矩估计算法。Adam通过计算梯度的平均值和方差来更新参数的学习率，使得学习率能够自适应地调整。Adam能够有效地处理稀疏梯度和非平稳目标函数，因此在实际中表现良好。但是Adam算法需要存储更多的状态，内存占用较高。

综上所述，SGD计算速度快，易于并行化，但可能会陷入局部最优解；AdaGrad能够自适应地调整学习率，但可能会导致学习率衰减过快；Adam能够处理稀疏梯度和非平稳目标函数，但需要存储更多的状态。在实际中，需要根据具体的问题选择合适的优化算法。