googlenet训练cifar10，采用什么优化器最好？

在使用GoogLeNet模型训练cifar10数据集时，常用的优化器有SGD、Adam和RMSProp。具体哪个优化器最好，需要根据实验结果来进行选择。

在实际应用中，SGD优化器具有较好的性能表现，尤其是在训练数据集较大的情况下。而Adam优化器则适用于对学习率要求不断变化的情况下，可有效提高模型的收敛速度，缩短训练时间。RMSProp优化器则相对于Adam优化器来说，在训练深度神经网络时，具有更好的性能表现。

因此，建议在实验中尝试多种优化器，根据实验结果选择最佳的优化器。