优化器

优化器在深度学习中扮演核心角色，它根据损失函数的梯度信息更新网络权重。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。SGD是最基础的方法，但可能收敛缓慢；Adam结合了动量和自适应学习率，在实践中表现良好。优化器的选择影响训练速度和模型性能，通常需要根据具体任务和数据进行调参。