什么是深度学习模型的优化器？

一、概念

        在深度学习中，优化器（Optimizer）是用于调整神经网络模型参数（如权重和偏置）以最小化损失函数的算法。优化器在训练过程中通过迭代更新模型参数，使模型能够更好地拟合训练数据。不同的优化器有不同的更新规则和策略，适用于不同类型的神经网络和任务。

二、常见优化器

1、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）

        首先我们来看一下梯度下降算法，令损失函数J(θ)为模型预测值与真实值之间的误差度量。梯度下降则通过计算损失函数对参数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，以逐步减小损失函数的值。对于一个参数向量，梯度下降的更新规则为：

        其中，是模型参数；是学习率，控制每次更新的步长；是损失函数对参数的梯度。而在随机梯度下降中，损失函数的梯度是基于单个样本计算的，而不是整个训练集。假设我们有一个训练集，其中是输入，是对应的标签。随机梯度下降的更新规则为：