区别：1、基本原理不同；2、速度与效率不同；3、鲁棒性与稳定性的差异；4、超参数的敏感度；5、适应性与广泛性的对比；6、收敛速度的对比。其中，基本原理不同意味着SGD主要基于每次的梯度进行更新，而ADAM则结合了动量和RMSprop的思想。
1、基本原理不同
ADAM：结合了动量（Momentum）和RMSprop的优点。它维护了一个梯度的移动平均值和其平方的移动平均值，以实现自适应的学习率调整。
SGD：随机梯度下降。在每一次迭代中，它使用一个随机选择的样本的梯度来更新权重。
2、速度与效率不同
ADAM：通常比SGD更快收敛，并且需要的迭代次数较少。
SGD：可能需要更多的迭代次数，并且在某些情况下可能陷入局部优异。
3、鲁棒性与稳定性的差异
ADAM：由于其自适应学习率调整，可以更好地适应各种不同的问题和数据集。
SGD：有时可能需要手动调整学习率，以避免收敛过慢或者过拟合。
4、超参数的敏感度
ADAM：虽然其自带的学习率调整机制，但仍然有几个需要调整的超参数，如β1、β2和ε。
SGD：主要是学习率，但在某些变种中，如带有动量的SGD，还可能需要调整其他参数。
5、适应性与广泛性的对比
ADAM：对于各种不同的深度学习任务和数据集，都显示出了很好的性能。
SGD：在某些任务上可能需要更多的调整和微调。
6、收敛速度的对比
ADAM：在大多数情况下，ADAM都能够比SGD更快地收敛。
SGD：可能需要更长时间，尤其是在复杂的网络结构和大型数据集上。
延伸阅读：
ADAM的工作原理
ADAM优化器是如何结合动量和RMSprop的优点，以提供自适应学习率调整的？
SGD的变种与应用
除了基本的SGD，还有哪些变种，它们又是如何工作的，以及在哪些应用中更为有效？
文章标题：ADAM和SGD有什么区别，发布者：Flawy，转载请注明出处：https://worktile.com/kb/p/63309
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