優(yōu)化器（Optimizer）是機(jī)器學(xué)習(xí)框架中用于自動調(diào)整模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)的組件。常見的優(yōu)化器有梯度下降法（Gradient Descent）、隨機(jī)梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD）、Adam、RMSprop、Adagrad、Nadam等。

以下是一些優(yōu)化器的功能：

1. 學(xué)習(xí)率調(diào)度（Learning Rate Scheduling）：根據(jù)訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)變化，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，以提高收斂速度和避免過擬合。

2. 動量（Momentum）：在每次迭代中，將當(dāng)前梯度乘以一個常數(shù)（稱為動量系數(shù)），然后更新模型參數(shù)。這有助于加速收斂過程。

3. 自適應(yīng)學(xué)習(xí)率（Adaptive Learning Rate）：根據(jù)訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)變化，動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率，以提高收斂速度和避免過擬合。

4. 權(quán)重衰減（Weight Decay）：通過添加一個正則化項(xiàng)，限制模型參數(shù)的范數(shù)，以防止過擬合。

5. 早停（Early Stopping）：在訓(xùn)練過程中，當(dāng)驗(yàn)證集上的損失不再下降時，停止訓(xùn)練。這有助于防止模型過擬合。

6. 交叉熵?fù)p失（Cross-Entropy Loss）：用于多分類問題，計算預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異。

7. 均方誤差損失（Mean Squared Error Loss）：用于回歸問題，計算預(yù)測值與真實(shí)值之間的平方差。

8. 二元交叉熵?fù)p失（Binary Cross-Entropy Loss）：用于二分類問題，計算預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異。

9. 二元交叉熵?fù)p失（Binary Cross-Entropy Loss）：用于多分類問題，計算預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異。

10. 二元交叉熵?fù)p失（Binary Cross-Entropy Loss）：用于多分類問題，計算預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異。