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一、基本原理
二、算法步骤
初始化参数：设置初始学习率、一阶矩和二阶矩的衰减因子。计算梯度：使用当前训练批次计算梯度。更新一阶、二阶矩估计：利用梯度更新一阶矩和二阶矩的移动平均值。调整学习率：根据一阶、二阶矩的估计值调整学习率。更新权重：使用调整后的学习率更新模型权重。三、应用场景
深度学习训练：广泛应用于神经网络、卷积神经网络等深度学习模型训练。 参数优化：可用于复杂非凸优化问题，有效改善收敛速度。四、优点与缺点
优点：收敛速度快，对超参数选择相对鲁棒，有助于避免局部优异。 缺点：可能存在一些超参数调整需求，例如一阶、二阶矩的衰减因子。常见问题：
Q1: Adam算法与SGD有何不同？
答: Adam算法相对于SGD有自适应学习率调整功能，通常可以更快地收敛。
Q2: 在什么情况下推荐使用Adam算法？
答: 当需要快速收敛和在不同参数下自适应调整学习率时，推荐使用Adam算法。
Q3: Adam算法的主要缺点是什么？
答: Adam算法的主要缺点可能是需要调整一些超参数，如一阶、二阶矩的衰减因子。
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