SGD的优点是实现简单、效率高，缺点是收敛速度慢、容易陷入局部最小值。
sgd优化器和Adam优化器之间的区别 Adam = Adaptive + Momentum,顾名思义Adam集成了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量。 参考: https://blog.csdn.net/q295684174/article/details/79130666
Google Brain提出优化器"Lion"在性能上超越了Adam(W)。Lion在内存使用效率和运行速度方面优于AdamW和其他自适应优化器。它只需存储动量，比AdamW减少一半的内存占用，对训练大型模型和大批量数据特别有用。例如，训练图像尺寸为224、批量大小为4096的ViT-B/16模型，AdamW至少需要16个TPU V4芯片，而Lion只...
SGD和Adam的优化方法有什么区别?() A.SGD只考虑一阶梯度,而Adam结合了一阶动量和二阶动量B.Adam只考虑一阶梯度,而SGD基于动量梯度方法C.SGD和Adam都只使用一阶梯度D.SGD和Adam都考虑二阶梯度 点击查看答案&解析手机看题 AI智答 联系客服周一至周五 08:30-18:00 登录剩余次数:0 Hello, 有问题你_ 0/200字...
Adam、AdamW优化器等。SGD是随机梯度下降法，是最基本的优化器。Adam是一种自适应学习率的方法。以SGD作为最初的算法，Momentum在其基础上加入了一阶动量（历史梯度的累计）， AdaGrad和RMSProp在其基础上加入了二阶动量（历史梯度的平方累计），Adam就是结合了SGD的一阶动量和RMSProp的二阶动量算法。
个人实践，Adam和SGD组合效果会比较好，在多分类任务中SGD求解缓慢的时候可以时候，可以先使用Adam快速度过...
SGD与Adam 区别 以一个小球在山谷上滚落比喻解释，SGD和 Adam算法的区别。假设我们有一个小球位于山谷的...
使得SGD收敛好。在数据统计特性不好，变化大，误差曲面复杂的时候，优先使用傻瓜算法ADAM ...
从下图通过直观感受，能看到Sophia优化器比我们常用的Adam需要更少的步数从初始参数到最优点初始参数θ0到...