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DeepLearning4j中提供了多種優(yōu)化器策略，包括SGD（隨機梯度下降）、Adam、RMSProp等。不同的優(yōu)化器策略在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時會產(chǎn)生不同的影響，下面是一些常見的優(yōu)化器策略及其影響：
SGD（隨機梯度下降）：SGD是一種簡單且有效的優(yōu)化器策略，它在每次迭代中隨機選擇一個樣本進行參數(shù)更新。SGD容易陷入局部最優(yōu)解，但訓練速度較快。
Adam：Adam是一種自適應學習率的優(yōu)化器策略，它結(jié)合了動量和自適應學習率的優(yōu)點。Adam在大多數(shù)情況下能夠快速收斂到全局最優(yōu)解，并且對超參數(shù)的選擇不太敏感。
RMSProp：RMSProp也是一種自適應學習率的優(yōu)化器策略，它通過對梯度的平方進行指數(shù)加權(quán)平均來調(diào)整學習率。RMSProp在處理非平穩(wěn)目標函數(shù)時效果較好，對學習率的選擇相對不敏感。
選擇合適的優(yōu)化器策略取決于具體的任務和數(shù)據(jù)集，通常建議在實驗過程中嘗試不同的優(yōu)化器策略來找到最優(yōu)的訓練效果。
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