本文主要是介绍torch.optim.SGD 和 torch.optim.Adam的区别？，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
- torch.optim.SGD
- 优点
- 缺点
- 适合的场景
- torch.optim.Adam
- 优点
- 缺点
- 适合的场景
Adam优化器和SGD（随机梯度下降）优化器是深度学习中常用的两种优化算法，它们在优化模型参数方面有一些区别。
torch.optim.SGD
SGD优化器是基于随机梯度下降的算法，它以每个样本的梯度为基准来更新模型的参数。
优点
计算简单，对大规模数据集可扩展性强。
缺点
SGD容易受到噪声的影响，因为每次更新只使用一个样本的梯度，可能会出现参数更新不稳定的情况，导致训练过程震荡。
适合的场景
SGD适用于大规模数据集和计算资源有限的情况。
torch.optim.Adam
Adam优化器是一种结合了动量（momentum）和自适应学习率的优化算法。
除了使用每个样本的梯度来更新模型参数外，Adam还考虑了过去一段时间的梯度的平均值和二次方平均值。
优点
1.可以更好地适应不同的学习率，减少参数更新的波动，加快收敛速度。
2.Adam还比SGD更稳定，对于大型神经网络和复杂的非凸优化问题效果更好。
缺点
它需要额外的内存来存储和更新梯度的平均值和二次方平均值。对于小批量训练数据（batch size较小），Adam的效果可能不如SGD。因为Adam基于梯度的平均值和二次方平均值来调整学习率，而这些统计量可能受到小批量样本的偏差影响，导致学习率的调整不准确。
适合的场景
Adam适用于复杂的非凸优化问题和大型神经网络。
这篇关于torch.optim.SGD 和 torch.optim.Adam的区别？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
