选择Adam优化算法

Adam优化算法是一种常用的优化算法，它结合了动量梯度下降和自适应学习率的优点，可以帮助加速模型收敛并提高模型的准确率。以下是选择Adam优化算法的一些原因：

1. 自适应学习率：Adam算法可以自适应地调整学习率，不需要手动设置学习率。这可以避免学习率过大或过小导致的问题，并可以提高模型的收敛速度和准确率。

2. 适用于大规模数据集：Adam算法可以处理大规模数据集，因为它可以对每个参数单独调整学习率，从而减少计算量和内存使用。

3. 支持稀疏数据：Adam算法可以处理稀疏数据，因为它可以对每个参数的梯度进行不同的缩放。

4. 鲁棒性：Adam算法对超参数的选择比较鲁棒，即使超参数的选择不够精确也可以获得较好的结果。

5. 结合动量梯度下降：Adam算法结合了动量梯度下降的优点，可以帮助避免局部最优解并提高模型的收敛速度。