和adam优化器相似的

Adam优化器是一种自适应学习率优化算法，它结合了动量（momentum）和RMSprop的优点[^1]。与之类似的优化器包括：

1. **Adadelta**: 它也是自适应学习率算法，但不依赖于学习率超参数。Adadelta通过动态调整学习率来持续改善性能。

2. **Adagrad**: 这个优化器根据每个参数的历史梯度平方衰减学习率，有助于处理稀疏梯度情况。

3. **RMSProp**: 与Adagrad类似，但它对历史梯度的平方取平均而不是累计，从而解决了学习率过早衰减的问题。

如何选择取决于具体任务和模型的特点。如果你的数据有稀疏性，Adagrad可能是个好选择；如果需要更稳定的长期学习率，Adadelta和RMSProp可以考虑；而Adam由于其混合动量和RMSprop，通常表现良好且具有默认设置，适合大部分情况。

选择时可以参考Sebastian Ruder的研究论文，该研究详细比较了几种优化器在不同场景下的性能。你可以根据实验结果、模型复杂度以及资源限制来决定最适合的优化器。