优化器在深度学习中用于在训练期间更新模型的权重，以最小化损失函数。因此优化器的选择会对模型的性能产生重大影响。
有许多优化算法可用于训练深度神经网络。以下是一些最常见的优化器介绍：
随机梯度下降(SGD)：这是最简单的优化算法，其中权重更新是根据损失函数相对于权重的梯度进行的，在称为批处理的训练数据的一小部分上计算。它的计算效率很高，但收敛速度较慢，可能会陷入局部极小值。
动量(Momentum)：该算法在权值更新中加入动量项，有助于平滑梯度波动，加速收敛。动量项计算为过去梯度的移动平均值。
Adagrad：该算法根据每个权重的历史梯度平方和调整每个权重的学习率。这意味着更新不频繁的权重将具有较大的学习率，而更新频繁的权重将具有较小的学习率。
RMSprop：该算法类似于Adagrad，但在更新权重之前使用过去平方梯度的移动平均值对梯度值进行归一化。这具有降低梯度大的权重的学习率和提高梯度小的权重的学习率的效果。
Adam：该算法结合了动量和RMSprop的思想，并计算过去梯度和过去平方梯度的指数衰减平均值。它使用这些值自适应地更新每个权重的学习率。这有助于优化器快速收敛到最优解，并使其对超参数调整不那么敏感。
AdaDelta：该算法类似于RMSprop，但使用过去平方梯度的指数衰减平均值来适应学习率。它还消除了手动指定学习率的需要。
Nadam：该算法是Adam的变体，包括Nesterov动量，有助于提高收敛性并减少振荡。
优化算法的选择通常取决于具体任务和所用数据的特性。对于某些类型的数据或架构，部分优化器算法可能比其他算法效果更好，如Adam以其快速收敛和在广泛任务上的良好性能而闻名，而RMSprop则是以处理稀疏梯度的能力而闻名的优化器。需要注意的是，在选择优化器时，还需要为每种算法调整不同的超参数。
