SGD和ADAM的区别

### 比较 SGD 和 Adam 优化算法

#### 工作原理差异

随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）是一种简单而有效的优化方法，每次更新参数时仅依赖于单个样本或一小批样本来估计误差梯度并调整权重。相比之下，Adam (Adaptive Moment Estimation) 结合了自适应学习率的方法，在处理稀疏梯度和非平稳目标方面表现出色。它不仅跟踪过去梯度的第一矩估计（即平均值），还维护第二矩估计（未中心化的方差）。这种机制使得 Adam 能够自动调节每个参数的学习速率[^1]。

#### 收敛速度对比

由于 Adam 利用了动量项来加速收敛过程，并且能够动态调整步长大小，因此通常情况下 Adam 的收敛速度快于传统的 SGD 方法。对于某些特定类型的损失函数而言，尤其是那些具有鞍点或其他复杂结构的情况，这一优势尤为明显[^2]。

#### 泛化性能考量

尽管 Adam 在训练初期往往能更快达到较低的训练误差，但在一些场景下可能会导致过拟合现象更为严重；相反地，SGD 尽管其收敛路径较为曲折缓慢，却有助于跳出局部最优解从而获得更好的测试集表现——这意味着更强的泛化能力。

#### 应用场景建议

当面对大规模数据集或者希望快速迭代实验设计时，可以选择 Adam 来加快前期探索阶段的速度。然而如果最终目的是追求最佳验证/测试成绩，则不妨考虑采用带有适当正则化措施的标准形式下的 SGD 进行微调操作。

import torch.optim as optim

# 使用SGD作为优化器的例子
optimizer_sgd = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 使用Adam作为优化器的例子
optimizer_adam = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)