深度学习模型训练中，优化器（Optimizer）负责通过调整参数来最小化损失函数。不同优化器的策略和适用场景各不相同，以下是常见优化器的简要说明：
常见优化器类型
SGD（随机梯度下降）
经典基础优化器，按梯度方向更新参数，但易受学习率影响。
了解更多 >>Adam（自适应矩估计）
结合动量法和RMSProp，自动调整学习率，适合处理稀疏梯度。
✅ 适用于大多数深度学习场景RMSProp
通过平方梯度的移动平均来调整学习率，适合非稳态目标函数Adagrad
学习率随时间衰减，适合处理稀疏数据但可能收敛过慢
选择优化器的建议
- SGD：适合简单模型或需要精细调参的场景
- Adam：默认首选，尤其在大规模数据集上表现优异
- 其他场景：如需要更精确控制可使用L-BFGS等二阶优化方法
如需进一步了解优化器在实际训练中的调参技巧，可查看：优化技巧教程 >>