深度学习中的优化器是调整神经网络参数的算法，目的是在训练过程中最小化模型的预测误差，误差通过损失函数量化。 它们决定如何根据损失函数相对于权重的梯度（偏导数）来更新模型的权重。 如果没有优化器，神经网络将无法有效地学习，因为它们依赖于迭代调整以提高准确性。 核心思想是有效地导航高维参数空间，在收敛速度和训练稳定性之间取得平衡。 常见的优化器包括随机梯度下降 (SGD)、Adam 和 RMSprop，每种优化器都有不同的参数更新策略。
不同的优化器在如何使用梯度来计算更新方面有所不同。 例如，SGD 将固定的学习率应用于梯度并直接更新权重。 虽然简单，但它可能难以处理嘈杂的数据或复杂的损失面。 基于动量的变体，如带动量的 SGD，结合了过去梯度的移动平均值，以抑制振荡并加速相关方向的收敛。 Adam 将动量与自适应学习率相结合，根据梯度幅度的历史平均值调整每个参数的步长。 这使得它在各种问题中都具有鲁棒性。 RMSprop 是另一种自适应方法，侧重于将学习率除以平方梯度的指数衰减平均值，这有助于处理梯度尺度稀疏或变化的情况。
选择正确的优化器取决于问题和数据。 Adam 通常是默认选择，因为它具有适应性和快速收敛性，但在训练深度卷积网络等任务中，SGD 带动量或学习率调度可以胜过它，在这种任务中，对更新进行细粒度控制非常重要。 学习率、动量项或衰减率等超参数会显着影响性能，必须对其进行调整。 例如，学习率过高可能会导致发散，而学习率过低会减慢训练速度。 开发人员通常在原型设计期间尝试优化器，因为某些架构或数据集对特定的更新规则反应更好。 了解这些权衡有助于设计根据问题要求量身定制的有效训练管道。