🧠 深度学习优化器对比指南 🔍

在深度学习训练中，优化器的选择直接影响模型收敛速度与最终性能。以下是主流优化器的对比分析：

📈 常见优化器概览

优化器	特点	适用场景	📌 图片
SGD	基础梯度下降法，学习率固定	简单模型/线性问题
Adam	自适应学习率方法，结合动量与RMSProp	复杂神经网络/非凸优化
RMSProp	自适应学习率，解决非平稳目标	随机梯度下降改进方案
Adagrad	学习率动态调整，适合稀疏数据	特征差异大的场景

🔄 核心差异对比

• 更新机制：SGD全局学习率，Adam自适应学习率（含动量项）
• 收敛特性：Adam通常更快收敛，但可能过拟合；SGD需精细调参
• 计算复杂度：Adam增加额外计算但提升稳定性

📚 延伸学习

如需深入了解各类优化器的数学原理与实现细节，可访问优化器教程获取完整解析。