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。以下对比主流优化器的核心特性：

🚀 SGD（随机梯度下降）

  • 特点：基础算法，通过计算损失函数梯度更新参数
  • 优点：计算简单，适合大规模数据集
  • 缺点：容易陷入局部最优，学习率调整复杂 💡 适用场景：传统机器学习模型、简单神经网络
stochastic_gradient_descent

🧠 Adam（自适应矩估计）

  • 特点：结合动量法与RMSProp，自动调整学习率
  • 优点：收敛速度快，适合处理稀疏梯度
  • 缺点：可能过拟合，对批量大小敏感 🚀 优势：目前最常用的优化器，适用于大多数深度学习任务
adam_optimizer

🔁 RMSProp（均方根传播）

  • 特点：通过指数加权平均调整梯度
  • 优点：解决SGD的非稳态问题，适合非凸优化
  • 缺点：需要手动设置学习率参数 💡 适用领域：RNN等递归神经网络训练

需要更深入了解优化器原理？可查看 /tutorials/optimization_basics 获取入门知识。