深度学习除了优化器还有什么器

深度学习除了优化器之外，还有许多其他的工具或器件，其中一些包括：

1. 激活函数：用于在神经网络中引入非线性性。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。

2. 损失函数：用于衡量模型输出与真实值之间的差异。常见的损失函数包括均方误差、交叉熵等。

3. 正则化器：用于减少模型的过拟合。常见的正则化器包括L1正则化、L2正则化等。

4. 批归一化：用于加速神经网络的训练，使其更容易收敛。通过对每个批次的数据进行标准化，可以减少梯度消失和梯度爆炸等问题。

5. 卷积层、池化层、循环层等：这些层可以帮助神经网络学习到更多的特征并提高模型的准确性。

总之，深度学习涉及到许多不同的工具和技术，这些工具和技术都是为了提高模型的性能和效率。