Adam原理详解 Adam和SGD之间的主要区别是什么？

一、Adam原理

Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种优化算法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。它结合了自适应学习率和动量方法，能够有效地调整学习率并在训练过程中自适应地调整参数更新的速度。

Adam算法的原理如下：

1. 动量项： Adam引入了动量（momentum）的概念，类似于梯度下降算法中的动量方法。动量项考虑了之前梯度的累积信息，使得参数更新更加平滑。具体而言，动量项会引入一个变量v，表示之前梯度的累积，用来加速参数更新方向。

2. 自适应学习率： Adam算法引入了自适应学习率的概念，即每个参数都有不同的学习率。它维护了每个参数的自适应学习率变量，用来根据参数的梯度和历史梯度信息来调整学习率的大小。

3. 梯度估计： 在Adam中，除了维护动量项v，还维护了参数的一阶矩估计（均值）m，用来估计参数的梯度。这两个估计项在训练过程中会进行指数加权平均，使得更新更加平稳。

4. 参数更新：