优化器（optimizer）是机器学习中用于调整模型参数以最小化损失函数的算法。其核心目标是通过迭代更新参数，使模型更准确地拟合数据。常见的优化器包括梯度下降（SGD）、动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如Adam、RMSprop）等。梯度下降通过计算损失函数的梯度调整参数，但可能收敛慢；动量法引入历史梯度加速收敛；Adam结合动量和自适应学习率，适用于大多数场景。优化器的选择影响训练速度、稳定性和最终性能，需根据任务特点调整超参数（如学习率）。高效的优化器能提升模型训练效率，是深度学习成功的关键组件之一。
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