深度学习的最新优化算法

深度学习的最新优化算法通常涉及到改进的传统优化方法，如梯度下降和其变种，以及新兴的自适应学习率算法。以下是一些近期流行或重要的优化算法：

1. **Adam (Adaptive Moment Estimation)**: 这是基于梯度的一阶矩估计和二阶矩估计的优化算法，结合了RMSProp（Root Mean Square Propagation）和Momentum的优点，能有效处理非凸优化问题。

2. **RMSprop**: 一种自适应学习率算法，通过动态调整每个参数的学习率来处理梯度变化较大的问题。

3. **Adagrad**: 另一个自适应学习率算法，根据历史梯度信息动态调整每个参数的学习率，有助于稀疏梯度的优化。

4. **Adadelta**: 是对Adagrad的一个改进，引入了移动平均机制，稳定学习率，减少了超参数调整的需求。

5. **Nesterov Accelerated Gradient (NAG)**: 基于动量的优化算法，引入了前瞻性的动量，加速收敛速度。

6. ** lookahead optimizer**: 在梯度更新前先做一次前瞻性的“look ahead”更新，可以看作是动量的一种增强版。

7. **LAMB (Large Batch Optimization for Deep Learning)**: 为解决大批量训练中的梯度消失和爆炸问题而设计，结合了Adam和动量。

8. **AdamW**: 是Adam的变体，考虑了权重衰减（weight decay），有利于模型的正则化。

9. **Zygote (PyTorch)**: 用于自动微分库的优化算法，提供了更高效、精确的计算。

10. **RAdam, Yogi, etc**: 基于Adam的改进版本，针对某些特定场景进行了调整和优化。

相关问题--:
1. 如何选择最合适的优化器取决于什么因素？
2. 优化算法的性能如何衡量？
3. 当面临过拟合时，使用哪种优化算法可能会有所帮助？