Adam与sgd哪个更容易出现nan

一般来说，Adam优化器比SGD优化器更容易出现NaN（Not a Number）的问题。这是因为Adam优化器使用了动量估计和自适应学习率等技巧，这些技巧可能会导致优化器在某些情况下无法收敛，进而导致NaN值的出现。而SGD优化器虽然简单，但是其收敛速度较慢，需要更多的迭代次数才能达到最优解。因此，在使用Adam优化器时需要注意调整学习率和其他参数，以避免出现NaN值的问题。

相关问题

Adam优化器和SGD优化器哪个更好一些

无法确定Adam优化器和SGD优化器哪个更好，因为它们的表现取决于具体的任务和数据。在训练深度神经网络时，通常需要尝试不同的优化器，选择最适合的优化器。以下是一些考虑因素：

1. 训练数据大小：在小数据集上，SGD优化器可能表现更好，因为Adam优化器的自适应学习率可能会导致过度拟合。

2. 网络架构：Adam优化器通常适用于大型和复杂的神经网络，而SGD优化器则更适用于简单的网络。

3. 训练速度：Adam优化器在收敛速度上通常比SGD优化器快。但是，当数据集较小且网络简单时，SGD优化器可能比Adam优化器更快。

综上所述，选择优化器需要综合考虑任务和数据集的特点，通常需要进行多次实验来确定最佳的优化器。

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。