在深度学习中，优化器是一类关键的算法，用于训练神经网络以最小化损失函数。优化器的选择对模型的训练和性能有着重要的影响。在深度学习领域，有许多不同类型的优化器可供选择，每种优化器都有其独特的优点和适用场景。

其中，最广泛使用的优化器之一是随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）。SGD是最基本的优化器之一，它通过计算损失函数对每个参数的梯度来更新参数。虽然SGD易于实现且运行速度较快，但它可能受到局部最优解和收敛速度慢的影响。

为了克服SGD的一些限制，学术界提出了许多改进型的优化器。Adam（Adaptive Moment Estimation）优化器是其中一个备受青睐的选择，它结合了动量和自适应学习率机制，能够更有效地调整学习率并加速收敛过程。RMSprop（Root Mean Square Propagation）是另一个常见的优化器，它通过指数加权移动平均来调整学习率，具有一定的正则化效果。

除了Adam和RMSprop外，还有一些其他优化器也得到了广泛应用。例如，Adagrad根据参数的历史梯度调整学习率，适合稀疏数据集；而Adadelta则进一步改进了Adagrad，减少了学习率的单调递减问题。另外，Nadam（Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation）将Nesterov动量与Adam相结合，取长补短，获得了更好的性能表现。

除了这些优化器之外，还有一些新型优化器不断涌现，不断尝试改进训练神经网络的效率和性能。总的来说，优化器的选择应该根据具体任务的性质、数据集的特点以及网络架构的复杂程度来进行权衡。在实践中，通常需要通过实验比较不同优化器的效果，以找到最适合当前任务的优化算法。