深度学习优化器是深度学习训练过程中不可或缺的一部分，它负责调整模型参数以最小化损失函数。以下是几种常见的深度学习优化器：

1. SGD（随机梯度下降）

SGD是最基础的优化器，它通过计算损失函数关于模型参数的梯度，然后沿着梯度的反方向更新参数。

  • 优点：简单易实现。
  • 缺点：收敛速度慢，容易陷入局部最优。

2. Adam（自适应矩估计）

Adam优化器结合了动量（Momentum）和RMSprop算法的优点，自适应地调整每个参数的学习率。

  • 优点：在大多数情况下表现良好，收敛速度快。
  • 缺点：在训练初期可能需要较长的预热时间。

3. RMSprop（均方误差的Rprop）

RMSprop通过跟踪每个参数的梯度平方和来动态调整学习率。

  • 优点：适用于非平稳数据，收敛速度快。
  • 缺点：在训练初期可能需要较长的预热时间。

4. Adagrad（自适应梯度）

Adagrad通过累加梯度平方来调整学习率。

  • 优点：简单易实现，适用于稀疏数据。
  • 缺点：学习率可能会变得非常小，导致收敛速度慢。

5. Adamax

Adamax是Adam的改进版本，它解决了Adam中可能出现的数值不稳定问题。

  • 优点：在大多数情况下表现良好，收敛速度快。
  • 缺点：在训练初期可能需要较长的预热时间。

优化器比较图

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