SGD（随机梯度下降）和Adam（自适应梯度算法）是两种常用的优化算法，它们在以下几个方面有所区别：
- 学习率调整策略不同。SGD通常使用固定的学习率，而Adam则采用自适应策略，即学习率会随着训练的进行而调整。1
- 计算复杂性不同。Adam由于需要存储并更新梯度的第一阶和第二阶矩估计值，通常比SGD需要更多的计算资源。
- 收敛速度不同。在实践中，Adam通常比SGD更快地收敛，因为它能够更智能地更新权重。
- 动量项的使用不同。SGD可以通过动量项来改进，但基本版本不包括动量。而Adam在其公式中直接包含了动量。
- 鲁棒性和稳定性不同。Adam在某些情况下可能表现得更好，尤其是在处理非平稳性或非线性问题时。2
- 超参数的敏感度不同。Adam需要调整超参数，如β1、β2、ε，而SGD的超参数较少。
- 适应性和广泛性不同。Adam在深度学习中非常流行，而SGD则适用于各种优化问题。
综上所述，选择哪种优化器取决于具体任务的需求，包括计算资源、收敛速度、鲁棒性以及对超参数调整的容忍度。
