神经网络中优化方法有() A:梯度下降法 B:随机梯度下降法 C： Adam D：随机下降法选择哪几个

神经网络中常用的优化方法包括：

A. 梯度下降法（Gradient Descent）

B. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）

C. Adam

D. 这里应该是 Adagrad，而不是随机下降法。

一般而言，深度学习领域中最常用的优化方法是Adam和SGD，而Adagrad、RMSprop和梯度下降法等也被广泛应用。具体采用哪几种方法，取决于问题的性质和数据集的特点。

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神经网络中优化方法有() A:梯度下降法 B:随机梯度下降法 C： Adam D：随机下降法

神经网络中常用的优化方法包括：

A. 梯度下降法（Gradient Descent）

B. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent）

C. Adam

D. Adagrad

E. RMSprop

这些方法都是基于梯度下降的优化算法，通过不断迭代来最小化损失函数，从而优化神经网络的参数。它们的区别在于优化的方式、学习率的更新方式、梯度的计算方法等方面。其中，Adam是一种相对较新的优化方法，被广泛应用于深度学习领域。