训练神经网络的各种optimizer的实际应用感受是什么样子？

关于各种optimizer的介绍，网上都是原理。在应用场景下的表现怎么样，包括训练速度，效果

几种常用的优化器和它们的应用效果：

1. 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：SGD是最基本的优化器之一，它在每次迭代中仅使用一个样本来计算梯度并更新权重。虽然SGD简单易用，但在处理大规模数据集时，它收敛速度可能较慢。优化器的变种Adam，将SGD与动量和二阶矩估计相结合，可以更快地收敛。
2. 动量（Momentum）：动量优化器在每次迭代时考虑之前的梯度，并加入一个“动量”项，以加速收敛并减少震荡。动量通常可以提高SGD在训练过程中的稳定性和准确性。
3. 自适应梯度（Adagrad）：Adagrad可以自适应地调整每个权重的学习率，对于常出现的稀疏梯度问题特别有效。Adagrad可以在处理不同规模的梯度时更加平衡。
4. 自适应矩估计（Adam）：Adam优化器结合了动量和自适应学习率的优点，它在迭代过程中计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，以自适应地调整学习率。Adam优化器具有较快的收敛速度和良好的泛化能力。
5. 自适应矩估计的变种（RMSProp）：RMSProp在Adam基础上去掉了二阶矩估计，只考虑一阶梯度的平方和，使得其在处理稀疏梯度时更加高效。RMSProp可以在训练过程中减少梯度更新的方差。