在优化神经网络时，随机梯度下降（SGD）与 Adam 优化器相比，哪一个更有可能收敛到全局最优解？请阐述理由。

回答思路

1. 【回答框架 1】全局最优解是指损失函数在整个参数空间中的最小值点。对于非凸的神经网络损失函数，通常存在多个局部最优解和鞍点，理论保证难以获得。
2. 【回答框架 2】SGD 因为其随机性，在参数更新时引入噪声，有助于逃离局部最优和鞍点，从理论上可能探索到更好的区域，因此有时更容易接近全局最优。
3. 【回答框架 3】Adam 基于梯度的一阶矩和二阶矩估计，自适应调整学习率，收敛速度快，但后期可能因学习率过小而陷入局部最优。
4. 【回答框架 4】实际中，哪个更容易达到全局最优并无定论，取决于具体问题、初始状态和数据。一些研究认为 SGD 泛化性更好，而 Adam 收敛快但可能泛化差。
5. 【关键点 1】SGD 的随机性有助于逃离局部最优。
6. 【关键点 2】Adam 自适应学习率，收敛快但可能陷入局部最优。
7. 【关键点 3】无绝对结论，需根据具体任务选择。
8. 【易错点 1】不要认为理论证明的收敛性一定保证找到全局最优。
9. 【易错点 2】避免忽略噪声和梯度估计方差的影响。