随机梯度下降（SGD）优化器与 Adam 优化器相比，通常的特点是：

Adam 优化器需要手动调整的学习率，而 SGD 具有自适应学习率

SGD 对学习率的初始值和衰减策略更敏感，但可能在某些情况下获得更好的泛化性能

Adam 优化器在计算上比 SGD 更高效，不需要存储额外的动量信息

SGD 能够更好地处理稀疏梯度问题