常用的优化器

在模型训练中，优化器是用于更新和优化神经网络参数的一种方法。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、具有动量的SGD、RMSprop、AdaDelta和Adam等。

1. SGD（Stochastic Gradient Descent）是一种基本的优化算法，其特点是在每次迭代时只使用一个样本来计算梯度，从而进行参数更新。

2. 具有动量的SGD（SGD with Momentum）在每次迭代时，不仅考虑当前的梯度信息，还会考虑前一次迭代的梯度信息，以此来加速收敛过程。

3. RMSprop（Root Mean Square Prop）是一种自适应学习率的方法，它在每次迭代时都会自动调整学习率。

4. AdaDelta是一种自适应学习率的方法，它的特点是可以在训练过程中自动调整学习率，并且不需要设置初始学习率。

5. Adam（Adaptive Moment Estimation）是一种自适应学习率的方法，它结合了Momentum和RMSprop两种优化算法的优点，可以快速收敛，通常被用作默认的优化器。

需要注意的是，虽然这些优化器都有自己的优点，但并没有一种优化器能够适用于所有问题。因此，在实际应用中，我们需要根据具体的问题和数据特性来选择合适的优化器。