adam优化器的优点是什么

Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是一种基于梯度下降算法的优化器，其主要优点如下：

1. 自适应性：Adam可以自适应地调整每个参数的学习率，使得不同参数的学习率可以自适应地变化，从而可以更快地收敛。

2. 速度快：Adam算法结合了动量法和RMSprop算法的优点，可以在训练过程中快速地收敛。

3. 对内存要求低：Adam算法不需要存储过往的梯度平方信息，所以对内存的要求较低。

4. 对稀疏梯度支持好：Adam算法对于稀疏梯度支持较好，可以自适应地调整每个参数的学习率，从而避免因为某些参数的梯度稀疏而导致训练不稳定的问题。

总之，Adam优化器是一种高效的优化器，可以更快地收敛，对内存要求低，对稀疏梯度支持好，被广泛应用于深度学习模型的训练中。