Nesterov动量和Adam都属于网络模型优化吗

是的，Nesterov动量和Adam都是用于深度神经网络模型优化的优化算法。它们都是基于梯度下降的算法，并且在优化神经网络模型时表现出色。

Nesterov动量是一种改进的动量算法，它可以在梯度下降的基础上减少震荡，并且可以更快地收敛到最优解。与标准动量算法不同的是，Nesterov动量在计算梯度时考虑了预计算的动量。这使得算法可以更好地估计下一步的位置，并且可以更准确地计算梯度。

Adam是一种自适应学习率算法，它可以自动调整每个参数的学习率。Adam算法基于梯度和梯度平方的一阶和二阶矩估计，并使用它们来更新参数。这使得Adam算法可以很好地适应不同的参数，以及不同的峰值和谷值。Adam算法还可以有效地处理稀疏梯度和噪声梯度。