优化器选取经验

对于大多数情况，Adam 或其变体是一个很好的选择。它通常具有快速的收敛速度和较好的性能。

如果数据集很大，则 SGD 或 Mini-batch SGD 可能更合适。这是因为它们可以更好地处理大量数据，且计算成本较低。

如果模型具有很多局部最小值或鞍点，则动量优化器或其变体（如Nadam或AMSGrad）可能更好，因为它们可以在这些情况下提高稳定性。

如果您的目标是最小化训练期间的误差，并且您不关心训练后的泛化误差，则可以尝试使用更复杂的优化器，如L-BFGS。

如果您处理的是序列数据，则可以尝试使用自适应优化器，如RMSprop或Adagrad，因为它们可以更好地处理时间序列数据的稀疏性。

常见的优化器及其常用的任务类型

梯度下降法（Gradient Descent）：梯度下降法是最常用的优化器之一，它被广泛应用于各种类型的深度学习任务中，包括分类、回归和语音识别等。

随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）：SGD 是一种梯度下降法的变体，它每次更新只考虑一个随机子集的数据，因此在处理大规模数据集时具有优势。它通常被用于图像分类和语音识别等任务。

动量优化器（Momentum Optimizer）：动量优化器是一种在梯度下降法基础上添加动量的优化器，可以加速收敛速度并增加稳定性，通常用于处理非凸优化问题。

自适应梯度算法（Adaptive Gradient Algorithms）：自适应梯度算法是一类基于梯度信息自适应调整学习率的优化器，包括 AdaGrad、Adadelta 和 RMSprop 等。这些优化器通常被用于处理稀疏数据或非平稳目标函数等问题。

自适应矩估计（Adam）：Adam 是一种基于动量优化器和自适应梯度算法的结合，具有较快的收敛速度和较好的鲁棒性，通常被用于训练深度神经网络。

拉普拉斯近似牛顿法（L-BFGS）：L-BFGS 是一种基于牛顿法的优化器，通过近似牛顿矩阵进行更新，具有快速收敛速度和较好的准确性，通常被用于处理小规模数据和非凸优化问题。

任务类型：优化器的选择应该根据具体任务的类型进行决策。例如，对于图像分类问题，通常使用Adam或其变体；对于序列数据，RMSprop和Adagrad可能更适合。

模型架构：模型的架构对优化器的选择也有影响。例如，对于卷积神经网络，通常使用Adam或SGD；对于循环神经网络，RMSprop和Adagrad可能更适合。

数据集大小：数据集的大小对优化器的选择也有影响。对于小数据集，L-BFGS可能更合适，因为它可以更快地收敛并提供更准确的结果。对于大数据集，SGD和其变体（如Mini-batch SGD）通常更合适。

计算资源：选择优化器还应考虑可用的计算资源。例如，如果计算资源有限，则应该避免使用需要大量计算的优化器（例如L-BFGS），而应该使用更轻量级的优化器（例如SGD或Adam）。

实验和评估：最后，需要进行实验和评估来确定哪种优化器最适合您的问题。您可以尝试不同的优化器，并比较它们的训练速度、收敛速度和准确度等指标，以找到最佳的选择。