Adam优化器和SGD优化器有什么区别？

Adam优化器和SGD优化器都是深度学习中常用的优化器，它们的区别如下：

1. 更新策略不同：SGD是使用固定的学习率来更新参数，而Adam使用自适应的学习率。Adam会根据每个参数的梯度和历史梯度平方的指数加权移动平均数来计算学习率。

2. 动量项不同：SGD可以使用动量项来加速收敛，但是需要手动设置动量系数。而Adam使用了自适应的动量，自适应地调整每个参数的动量系数。

3. 二阶动量不同：Adam引入了二阶动量，即历史梯度平方的指数加权移动平均数。这个二阶动量可以帮助Adam更好地适应各种不同形状的梯度下降路径。

综上所述，Adam相对于SGD而言具有更好的收敛速度和性能。但是，对于一些小型的数据集和模型，SGD可能会更加适合。