深度学习中的优化算法是什么

深度学习中的优化算法是指用于训练神经网络的算法，目的是最小化损失函数。常见的优化算法包括：

1. 梯度下降法（Gradient Descent）：通过计算损失函数对模型参数的偏导数，根据梯度的方向更新参数，以达到最小化损失函数的目的。

2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）：与梯度下降法类似，但是每次更新参数时只使用一个数据样本的梯度，以减少计算量并加快收敛速度。

3. 动量法（Momentum）：在梯度下降法的基础上，引入动量项，以加速收敛并减少震荡。

4. 自适应学习率算法（Adaptive Learning Rate）：如Adagrad、Adadelta、Adam等，通过自适应地调整学习率，以适应不同参数的更新速度，提高训练效率和精度。

5. 共轭梯度法（Conjugate Gradient）：通过解决一系列线性方程组来更新参数，以加速收敛并减少震荡。

6. L-BFGS算法（Limited-memory Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno）：是一种基于牛顿法的优化算法，通过近似Hessian矩阵来更新参数，以加速收敛并减少计算量。

7. RMSprop算法：通过平均梯度的平方和的方式来调整学习率，以适应梯度变化的大小。

不同的优化算法在不同的场景下具有不同的优劣势，需要结合具体问题进行选择。