最近在实验中发现不同的优化算法以及batch_size真的对模型的训练结果有很大的影响，上网搜了很多关于各种优化算法（主要是SGD与Adam）的讲解，直到今天看到知乎上一位清华大神的总结与诠释，收获很大，特转载记录一下～原文（知乎）链接：Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘(1)——一个框架看懂

###回答1：Adam优化器是一种常用的优化算法，主要用于机器学习和深度学习任务中。它是一种基于梯度下降算法的自适应学习率算法，利用二阶矩估计来动态调整每个参数的学习率。Adam优化器通常能够更快地收敛，并且在处理稀疏梯度问题时更为优秀。Matlab是一种基于数学软件的高级编程语言，主要用于科学计算

摘要：在实践中，几乎总是通过向梯度增加来实现算法，而不是真正改变损失函数。显然这是两种不同的方法。那么，权重衰减是不是总比的正则化更好呢我们还没发现明显更糟的情况，但无论是迁移学习问题例如斯坦福汽车数据集上的的微调还是跌宕起伏的Ada

以下内容虽然发表于2001年的《华为人报》，但其中的部分观点对于目前的公司管理和咨询顾问在企业中的作用的定位仍有相当的意义，贴于这里，供大家参考讨论。什么叫管理进步？管理进步的标准是公司核心竞争力的提升，核心竞争力提升的最终体现是人均效益的增长。管理的作用之一是产生相乘效果，本来２＋２＝４，加上一个

Adam吸收了Adagrad（自适应学习率的梯度下降算法）和动量梯度下降算法的优点，既能适应稀疏梯度（即自然语言和计算机视觉问题），又能缓解梯度震荡的问题常见优化器的详细解析请参考此文章->#深度解析#深度学习中的SGD、BGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadel

1.训练过程神经网络的训练过程如下：做一个神经网络用于拟合目标函数做一个真实值和目标函数值直接估计误差的损失函数，用损失函数值前向输入值求导，再根据导数的反方向去更新网络参数(x),目的是让损失函数值最终为0.2.专有名词SGD在第四步中，参数的更新就是pytorch中的optim(优化过程)，现在

在定义了损失函数之后，需要通过优化器来寻找最小损失，下面介绍一些常见的优化方法。(BGD，SGD，MBGD，Momentum，NAG，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam，Adamax，Nadam)BGD是梯度下降法最基础的形式，每次迭代更新中使用所有的训练样本，数学表达如下：

组合优化是如今的一个热点研究方向，现如今，将机器学习与组合优化相结合是研究的趋势。Paper：Machinelearningforcombinatorialoptimization:Amethodologicaltourd’horizon引用：BengioY,LodiA,ProuvostA.Mach