卷积神经网络常用优化算法

卷积神经网络常用的优化算法有以下几种：

1. 梯度下降算法（Gradient Descent）
2. 随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent）
3. 动量法（Momentum）
4. 自适应梯度算法（Adagrad）
5. 自适应矩估计算法（Adam）
6. Adadelta
7. RMSprop

在实际应用中，选择何种算法往往需要考虑网络结构、数据集大小、训练时间等因素。