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一、基本原理
二、算法步驟
初始化參數：設置初始學習率、一階矩和二階矩的衰減因子。計算梯度：使用當前訓練批次計算梯度。更新一階、二階矩估計：利用梯度更新一階矩和二階矩的移動平均值。調整學習率：根據一階、二階矩的估計值調整學習率。更新權重：使用調整后的學習率更新模型權重。三、應用場景
深度學習訓練：廣泛應用于神經網絡、卷積神經網絡等深度學習模型訓練。 參數優化：可用于復雜非凸優化問題，有效改善收斂速度。四、優點與缺點
優點：收斂速度快，對超參數選擇相對魯棒，有助于避免局部優異。 缺點：可能存在一些超參數調整需求，例如一階、二階矩的衰減因子。常見問題：
Q1: Adam算法與SGD有何不同？
答: Adam算法相對于SGD有自適應學習率調整功能，通常可以更快地收斂。
Q2: 在什么情況下推薦使用Adam算法？
答: 當需要快速收斂和在不同參數下自適應調整學習率時，推薦使用Adam算法。
Q3: Adam算法的主要缺點是什么？
答: Adam算法的主要缺點可能是需要調整一些超參數，如一階、二階矩的衰減因子。
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