SGD adam Nadam区别

SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种基本的优化算法，通过计算每个本的梯度来更新模型参数。它的更新规则简单，但可能会收敛较慢。

Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种基于一阶动量（梯度）和二阶动量（梯度平方）的自适应优化算法。它可以自适应地调整学习率，并且在处理稀疏数据或非平稳目标函数时表现较好。

Nadam是Adam算法的一种变体，它在Adam的基础上引入了Nesterov动量。Nadam结合了Adam的自适应学习率和Nesterov动量的优点，可以更好地处理非凸函数和高维优化问题。

总结来说，SGD是最基本的优化算法，Adam是一种自适应学习率的优化算法，而Nadam是在Adam的基础上加入了Nesterov动量的变体。具体在实际使用中，选择哪种算法要根据具体问题和数据集的特点来决定。

相关问题

optimizer: auto # (str) optimizer to use, choices=[SGD, Adam, Adamax, AdamW, NAdam, RAdam, RMSProp, auto]

auto是一个可选的优化器选项之一，它在训练过程中会自动选择适合的优化器。具体而言，它会根据模型和数据的特征来选择最优的优化器算法，以提高训练效果和收敛速度。在使用auto作为优化器时，系统会根据上下文和问题的要求，自动选择合适的优化器算法进行训练。这样可以简化模型训练的配置，并且确保使用的是最佳的优化器算法。

优化器除了adam还有什么

除了Adam优化器，还有以下几种常见的优化器：
1. SGD（Stochastic Gradient Descent）：随机梯度下降优化器，是最基本的优化器之一。它在每次迭代中随机选择一个样本来计算梯度，并更新模型参数。
2. Adagrad（Adaptive Gradient）：自适应梯度优化器，它根据参数的历史梯度信息来调整学习率。对于频繁出现的参数，学习率会减小；对于不经常出现的参数，学习率会增大。
3. RMSprop（Root Mean Square Propagation）：均方根传播优化器，它也是一种自适应学习率的优化器。RMSprop通过维护一个梯度平方的移动平均值来调整学习率。
4. Adadelta：自适应学习率优化器，它是RMSprop的变种。Adadelta通过维护一个梯度平方和参数更新平方的移动平均值来调整学习率。
5. Adamax：Adam的变种，它使用了无穷范数来替代了L2范数，使得参数更新更加稳定。
6. Nadam：Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation的缩写，是Adam与Nesterov动量法的结合。它在Adam的基础上引入了Nesterov动量，提供了更好的收敛性能。