Adam优化器和SGD结合怎么使用

Adam优化器和SGD结合使用的方法通常被称为“SGD with warm-up and momentum”。具体来说，可以按照如下步骤进行：

1. 首先，使用SGD优化器进行一定次数的训练迭代，例如1000次，以使模型收敛到局部最优解。

2. 接下来，使用Adam优化器进行一定次数的训练迭代，例如10000次，以便更好地探索全局最优解。

3. 在使用Adam优化器进行训练时，可以使用“warm-up”策略，即在前几个迭代中逐渐增加学习率，以避免训练过程中出现梯度爆炸或梯度消失的问题。

4. 此外，还可以使用动量（momentum）来加速收敛速度，即在梯度更新中加入前一次梯度的加权平均值，以使梯度更新更加平滑。

总之，SGD with warm-up and momentum可以结合Adam优化器来更好地探索全局最优解，同时避免训练过程中出现梯度爆炸或梯度消失的问题。