在深度学习与机器学习领域，优化算法是模型训练的核心动力。其中随机梯度下降（SGD）和自适应矩估计（Adam）作为两类经典优化器，在中国的人工智能研究与工业实践中占据重要地位。本文将从原理、应用场景及本土化实践角度，探讨两种算法的特性及其在中国技术生态中的价值。
SGD：经典与挑战并存
随机梯度下降（SGD）是深度学习领域最基础的优化算法之一。其核心思想是通过迭代调整模型参数，逐步逼近损失函数的最小值。SGD的每一步仅基于单个样本或小批量数据计算梯度，这使得其计算效率高，尤其适合处理大规模数据集。在中国SGD被广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。例如阿里巴巴的推荐系统早期版本曾依赖SGD进行参数更新，以应对每天数亿级别的用户行为数据。
但是SGD的局限性同样显著。固定学习率的设置对模型性能影响巨大：过大的学习率可能导致震荡或无法收敛，过小则训练效率低下。另外SGD容易陷入局部最优解，尤其在处理非凸优化问题时表现欠佳。为解决这些问题，国内研究者提出了改进方案，如清华大学团队开发的“动态学习率衰减策略”，通过结合数据分布特性自适应调整学习率，显著提升了SGD在医疗影像分析任务中的表现。
Adam：自适应优化的崛起
Adam算法于2014年被提出后，迅速成为深度学习领域的主流选择。它通过维护一阶矩（均值）和二阶矩（方差）的指数移动平均，实现对不同参数的自适应学习率调整。这种特性使得Adam在处理稀疏梯度、非平稳目标函数时表现优异。在中国的人工智能产业中，Adam已被集成到百度PaddlePaddle、华为MindSpore等国产深度学习框架中，支持从自动驾驶到金融风控的多样化场景。
以字节跳动的推荐算法为例，其模型在初期使用SGD时面临收敛速度慢的问题，改用Adam后训练时间缩短了40%。但Adam并非完美无缺：在计算机视觉领域，部分研究表明Adam可能导致模型泛化能力下降。对此商汤科技提出了一种混合优化策略，在训练前期使用Adam快速收敛，后期切换为SGD进行精细调优，这种组合方式在ImageNet数据集上实现了1.2%的准确率提升。
中国场景下的选择之道
在中国特有的技术生态中，优化算法的选择往往需要兼顾效率与成本。对于中小型企业，Adam的“开箱即用”特性显著降低了调参门槛。例如某杭州电商初创公司使用Adam训练商品分类模型，仅用1/5的GPU小时数即达到与SGD相当的效果。但在超大规模模型训练场景下，SGD仍具优势：腾讯的混元大模型在千卡集群训练中，采用改进型SGD实现了更好的稳定性。
从科研角度看，中国学者在优化算法领域持续创新。2023年，中科院自动化所提出了“龙优化器”（Dragon），融合了Adam的自适应特性和SGD的泛化优势，在中文NLP任务中表现优于国际主流算法。这种本土化创新正在重塑技术格局：华为诺亚方舟实验室的测试表明，其自研优化器在鹏城云脑Ⅱ超算系统上的训练效率较Adam提升27%。
未来展望
随着国产芯片（如昇腾、寒武纪）的普及和自主深度学习框架的成熟，优化算法的硬件适配成为新课题。阿里巴巴达摩院正在研发面向国产AI芯片的定制化优化器，通过硬件算法协同设计突破算力瓶颈。在学术前沿针对大模型的稀疏化训练、联邦学习等新兴场景，中国研究团队正致力于开发兼顾效率与隐私保护的优化算法。可以预见在建设数字中国的战略背景下，优化算法的创新将持续赋能智能制造、智慧城市等国家重大工程。
从SGD的稳扎稳打到Adam的灵活高效，中国技术界既善用全球智慧，又注重本土创新。这些优化算法如同精密齿轮，推动着人工智能巨轮在数字化转型的浪潮中破浪前行。
