为什么选择SGD作为优化器

SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种常见的优化器，它的优点是计算简单、易于实现，并且在大规模数据集上表现良好。此外，SGD还具有一定的随机性，可以帮助模型跳出局部最优解，更好地搜索全局最优解。另外，SGD还可以方便地与其他优化技术（如动量和自适应学习率）结合使用，以进一步提高优化效果。因此，在很多情况下，选择SGD作为优化器是一个很好的选择。

相关问题

adam优化器和sgd优化器

Adam优化器和SGD（Stochastic Gradient Descent）优化器是深度学习中常用的两种优化算法，它们有以下几个方面的不同：

1. 学习率：SGD优化器通常需要手动设置学习率，而Adam优化器可以自适应地调整每个参数的学习率，从而更好地适应不同参数的梯度变化情况。

2. 动量：SGD优化器可以使用动量来加速梯度下降过程，而Adam优化器不需要使用动量，因为它已经包含了一阶和二阶矩估计，可以自适应地调整每个参数的更新量。

3. 参数更新方式：SGD优化器的参数更新方式比较简单，只需要根据当前参数的梯度和学习率来更新参数；而Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计，并根据这些估计来计算每个参数的更新量。

4. 计算量：由于Adam优化器需要维护每个参数的一阶和二阶矩估计，因此计算量比SGD优化器更大。

总体来说，Adam优化器相对于SGD优化器具有更快的收敛速度和更好的泛化性能，但计算量较大。在深度学习中，通常会使用Adam优化器作为默认的优化算法，但在某些情况下，SGD优化器也可能会更好地适应一些数据集和模型。

如我用SGD作为优化器momentum设置多大合适

对于这个问题，我可以提供一些有用的参考建议，但我不能确切回答这个问题。一般来说，momentum的合适设置需要考虑许多因素，如数据集大小、初始学习率和批量大小等。常见的设置值为0.9或0.95，但最终的最佳设置取决于实际情况和试验结果。您也可以尝试使用不同的设置并比较结果来决定最佳设置。