在深度学习中，优化器是训练模型时不可或缺的一部分。它们负责调整模型参数，以最小化损失函数。以下是一些常用的优化器及其特点：
常用优化器
- SGD (Stochastic Gradient Descent): 随机梯度下降是最简单的优化器之一，它通过随机梯度更新模型参数。
- Adam: Adam 是一种自适应学习率优化器，结合了 AdaGrad 和 RMSProp 的优点。
- RMSprop: RMSprop 是一种基于梯度的优化算法，它通过使用梯度平方的指数衰减移动平均来减少方差。
优化器比较
| 优化器 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| SGD | 简单，易于实现 | 对于小数据集或简单模型有效 |
| Adam | 自适应学习率，收敛速度快 | 大多数深度学习模型 |
| RMSprop | 对噪声和稀疏梯度有更好的鲁棒性 | 需要更稳定的优化过程 |
优化器比较图
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