優(yōu)化器的選擇取決于您的具體需求、數(shù)據(jù)類型和模型架構(gòu)。以下是一些常見的優(yōu)化器選擇：

1. SGD（隨機(jī)梯度下降）：適用于線性回歸、邏輯回歸等簡單模型，計(jì)算速度快，但容易陷入局部最小值。

2. Adagrad（自適應(yīng)梯度下降）：在SGD基礎(chǔ)上增加了學(xué)習(xí)率衰減機(jī)制，可以更好地適應(yīng)數(shù)據(jù)分布，避免陷入局部最小值。

3. RMSProp（隨機(jī)梯度移動）和Adam（自適應(yīng)矩量估計(jì)）：這兩種優(yōu)化器都是基于梯度的優(yōu)化算法，但它們的更新規(guī)則略有不同。RMSProp是隨機(jī)梯度移動的變種，而Adam則是在RMSProp的基礎(chǔ)上引入了動量項(xiàng)來加速收斂。

4. Nadam（牛頓法）：這是一種基于牛頓法的優(yōu)化算法，可以提供更快的收斂速度，但在計(jì)算上可能比傳統(tǒng)的優(yōu)化器更復(fù)雜。

5. SGD with momentum (SGD_Momentum)：將SGD與動量結(jié)合，可以在保持較快收斂速度的同時(shí)，減少方差。

6. Adadelta（自適應(yīng)調(diào)整動量）和RMSprop：這些優(yōu)化器在計(jì)算上與RMSProp類似，但它們在更新規(guī)則上進(jìn)行了優(yōu)化，以減少方差。

7. Optuna：這是一個(gè)開源的搜索空間優(yōu)化庫，可以自動選擇最佳的優(yōu)化器組合，以獲得最佳性能。

選擇合適的優(yōu)化器需要根據(jù)您的具體任務(wù)和數(shù)據(jù)類型進(jìn)行權(quán)衡。在實(shí)際應(yīng)用中，您可以嘗試使用不同的優(yōu)化器，并觀察它們在訓(xùn)練過程中的表現(xiàn)，以便找到最適合您模型的最佳優(yōu)化器。