大规模数据集和复杂模型:选择Adam,因其自适应学习率和快速收敛的特点。 小规模数据集和简单模型:选择SGD,因其计算效率高且有助于防止过拟合。 避免过拟合:在训练初期,若担心模型过拟合,可考虑使用SGD或其变种。 总之,SGD和Adam都是优秀的优化算法,选择哪个更好取决于具体的问题和数据集特点。