在深度學習中，Adam 優化器（Adaptive Moment Estimation）相比標準 SGD 的主要改進為何？
iPAS 考題解析
在深度學習中，Adam 優化器（Adaptive Moment Estimation）相比標準 SGD 的主要改進為何？
- A. Adam 使用二階梯度資訊加速收斂
- B. Adam 結合動量（Momentum）和自適應學習率，對不同參數使用不同的學習率 ✓ 正確答案
- C. Adam 透過隨機丟棄神經元防止過擬合
- D. Adam 透過批次標準化穩定訓練過程
詳細解析
Adam 優化器結合了動量（一階矩估計，累積梯度方向）和 RMSProp（二階矩估計，自適應學習率），能對不同參數自動調整學習率，在稀疏梯度和非平穩目標函數上表現尤佳。
出題年份：114 難度：★★☆