Adam和SGD优化器的区别

Adam优化器是一种基于梯度下降算法的优化器，也是一种自适应学习率的算法。它使用了学习率动态调整机制，可以针对每个参数自适应地调整学习率，在训练过程中不断地调整参数的学习率，从而有效地提高训练效率和准确性。相比之下，SGD优化器是一种简单的梯度下降算法，它使用相同的学习率来更新所有的参数，因此在训练过程中可能会出现梯度爆炸或梯度弥散的问题。另外，Adam优化器还具有一定的正则化和动量效果，可以有效地防止模型过拟合和优化效果下降。