深度学习中的优化器和学习率调整方法有哪些？

嗨，各位深度学习探险家！今天我们将一起探讨深度学习中的优化器和学习率调整方法，它们是让模型“变强大”的秘密武器。让我们一起进入这神秘领域，揭开它们的奥秘！

第一步：优化器

优化器是深度学习的“导航仪”，它负责调整模型的参数，使得模型能够朝着更好的方向前进。

1. 随机梯度下降（SGD）：这是最简单也是最经典的优化器。它在每次迭代中使用单个样本来计算梯度，并更新参数。虽然速度较快，但容易陷入局部最优点。

2. 动量法（Momentum）：动量法为SGD添加了一个“动量”，可以加速训练过程，避免陷入局部最优。

3. AdaGrad：AdaGrad对每个参数使用不同的学习率，根据历史梯度进行调整。它适用于处理稀疏梯度的问题。

4. RMSprop：RMSprop是AdaGrad的改进版本，通过衰减历史梯度的平方来避免学习率过小。

5. Adam：Adam结合了动量法和RMSprop的优点，被广泛应用于深度学习中。它具有快速收敛、适应性学习率等特点。