本文将介绍深度学习中常用的优化方法，帮助您更好地理解并应用这些技术。
优化方法
随机梯度下降（SGD） 随机梯度下降是最常用的优化算法之一。它通过迭代更新参数来最小化损失函数。
Adam优化器 Adam是一种自适应学习率的优化器，结合了动量方法和RMSprop的优点。
Adamax优化器 Adamax是Adam的一个变种，它解决了Adam在某些情况下可能遇到的数值稳定性问题。
Nesterov动量 Nesterov动量是SGD的一个变种，它通过使用梯度在参数更新之前的值来增加优化过程的稳定性。
实例代码
以下是一个使用PyTorch框架实现SGD优化器的示例代码：
import torch.optim as optim
# 假设model是您的模型，loss_function是损失函数
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
扩展阅读
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