鱼子酱和玻色因哪个好用

　　鱼子酱和玻色都是机器学习领域常用的优化算法。它们都是通过梯度下降法寻找模型参数的最优解。它们在实际应用中有着不同的优缺点。

　　鱼子酱算法（Adagrad）是一种自适应学习率算法，它通过自适应地调整每个参数的学习率来提高训练效率。鱼子酱算法会对每个参数的学习率进行累加，使得训练过程中出现频繁更新的参数的学习率减小，出现较少更新的参数的学习率增大。这样做的优点是可以让参数的学习率在训练初期大，后期逐渐减小，可以更好地适应梯度下降优化过程中的变化。

　　相比之下，玻色算法（Adam）更像是鱼子酱算法的改进版。它在自适应学习率的基础上，加入了动量的概念，能够更好地处理参数空间中的小且向不同方向的曲率。玻色算法会维护每个参数的一阶矩估计（也就是梯度的平均数）和二阶矩估计（也就是梯度平方的平均数），然后根据这些估计量来更新每个参数的值和学习率。这个过程中，动量项可以减少陷入局部最优解的风险。

　　鱼子酱算法和玻色算法都是优秀的优化算法，它们在不同的任务上都有着优异的表现。对于参数空间复杂的任务，玻色算法可能更优。对于其他任务，比如很多NLP任务中的词向量训练，鱼子酱算法的表现可能更好。选择哪个算法取决于具体的任务和数据。