优化器，即优化算法可以帮助找到将误差最小化的参数值，以提高模型的准确性。在机器学习中，优化器通过用最小化或最大化成本函数来帮助给定问题的找到最佳解决方案。
不同的算法模型中，有许多不同类型的优化器，每种都有自己的优点和缺点。最流行的优化器包括梯度下降、随机梯度下降、带动量的随机梯度下降、自适应梯度下降和均方根。这些优化器中的每一个都有不同的参数设置，可以调整这些设置以提高性能。
常见的优化器类型
梯度下降(GD)
梯度下降是最基本的一阶优化算法，依赖于损失函数的一阶导数。它通过更新学习算法的权重来找到最小成本函数值，并将得出与全局最小值相对应的最合适的参数值。通过反向传播，损失从一层转移到另一层，模型的参数根据损失进行修改，从而使损失函数最小化。
这是神经网络中使用的最古老和最常见的优化器之一，最适合数据以具有凸优化问题的方式排列的情况。
梯度下降算法实施起来非常简单，不过会有卡在局部最小值的风险，即不会收敛到最小值。
随机梯度下降(SGD)
作为梯度下降算法的扩展，随机梯度下降克服了梯度下降算法的一些缺点。在随机梯度下降中，不是每次迭代都获取整个数据集，而是随机选择数据批次，这意味着只从数据集中提取了少量的样本。
因此，随机梯度下降算法需要进行更多的迭代次数来达到局部最小值。由于迭代次数的增加，整体计算时间增加。但即使在增加迭代次数后，计算成本仍然低于梯度下降优化器。
带动量的随机梯度下降
从上文我们知道，随机梯度下降采用的路径比梯度下降会有更大的噪声，且计算时间会更长。为了克服这个问题，我们使用带有动量算法的随机梯度下降。
动量的作用是帮助损失函数更快地收敛。不过在使用该算法时应该记住，学习率随着高动量而降低。
自适应梯度下降(Adagrad)
自适应梯度下降算法与其他梯度下降算法略有不同。这是因为算法每次迭代会使用不同的学习率。学习率的变化取决于训练过程中参数的差异。参数变化越大，学习率变化越小。
使用自适应梯度下降的好处是它消除了手动修改学习率的需要，会以更快的速度达到收敛，并且自适应梯度下降比梯度下降算法及其变体会更可靠。
但是自适应梯度下降优化器会单调地降低学习率，导致学习率会变得非常小。由于学习率小，模型无法获取更多改进，最终影响模型的准确性。
均方根(RMS Prop)优化器
均方根是深度学习爱好者中流行的优化器之一。尽管它尚未正式发布，但在社区中仍然广为人知。均方根也被认为是自适应梯度下降优化器的进步，因为它减少了单调递减的学习率。
均方根算法主要侧重于通过减少函数评估次数以达到局部最小值来加速优化过程。该算法为每个权重保留平方梯度的移动平均值，并将梯度除以均方的平方根。
与梯度下降算法相比，该算法收敛速度快，需要的调整更少。均方根优化器的问题在于学习率必须手动定义，而且其建议值并不适用于所有应用程序。
Adam优化器
Adam这个名字来源于自适应矩估计。这种优化算法是随机梯度下降的进一步扩展，用于在训练期间更新网络权重。与通过随机梯度下降训练保持单一学习率不同，Adam优化器单独更新每个网络权重的学习率。
Adam优化器继承了自适应梯度下降和均方根算法的特性。该算法易于实现，运行时间更快，内存需求低，并且与其他优化算法相比，需要的调整更少。
优化器使用的情况
- 随机梯度下降只能用于浅层网络。
- 除了随机梯度下降之外的其他优化器最终都相继收敛，其中adam优化器收敛速度最快。
- 自适应梯度下降可用于稀疏数据。
- Adam优化器被认为是上述所有算法中最好的算法。
以上就是部分被广泛用于机器学习任务的优化器，每一种优化器都有它的优点和缺点，因此了解任务的要求和需要处理的数据类型对于选择优化器并取得出色的结果至关重要。
