SGD优化器比Adam优化器的好处

SGD（随机梯度下降）优化器和Adam（自适应矩估计）优化器都是常用的优化算法，它们都有各自的优缺点。

SGD优化器的优点包括：
1. 计算简单，速度快；
2. 在学习率合适的情况下，能够找到全局最优解；
3. 可以帮助模型避免陷入局部最优解。

而Adam优化器的优点包括：
1. 能够自适应调整学习率，避免了手动调整学习率的麻烦；
2. 收敛速度通常比SGD更快；
3. 可以处理稀疏梯度和非平稳目标函数。

因此，选择SGD还是Adam优化器取决于具体的应用场景和模型。例如，对于大规模的神经网络模型，Adam优化器通常会更快地收敛，而对于小型模型，SGD优化器可能会更快。此外，当模型存在稀疏梯度时，Adam优化器表现更好。