简要说明Adam优化算法的工作原理及其如何比传统的随机梯度下降方法更好。
Adam优化算法基于动量法和AdaGrad算法，维护了每个参数的自适应学习率和动量。接收梯度并计算出每个参数的自适应学习率，然后使用带动量项的自适应学习率对参数进行更新。 Adam算法的主要优点是能够自适应地调整学习率，因此在训练过程中可以有效避免学习率过高或过低的情况，从而加快收敛速度并提高模型效果。相比传统的随机梯度下降方法，Adam算法的收敛速度更快，需要更少的调参，并且可以处理更大规模的数据集和更高维度的参数。