在深度学习中，优化器是一种关键的工具，用于调整模型参数以最小化损失函数。两种常见的优化器是RMSprop和Adadelta。这两者之间存在一些关键区别：

RMSprop和Adadelta都是自适应学习率优化器，但它们在学习率调整方面有所不同。RMSprop使用指数加权移动平均来调整学习率，通过除以梯度平方的指数衰减平均值的平方根来缩放梯度。这使得RMSprop能够在不同参数上应用不同的学习率，从而更好地适应参数空间。

相比之下，Adadelta不需要手动设置全局学习率。它使用了类似于RMSprop的方法来调整学习率，但是对学习率的更新进行了进一步的简化。具体来说，它通过维持一个累积平方梯度的移动平均值来计算更新步长，同时还引入了一个额外的项，该项跟踪过去更新的有效步长。这样做的目的是消除全局学习率，并且只关注每个参数自身的状态。

另一个重要区别是，RMSprop需要手动设置一个衰减因子，用于控制历史梯度对当前步骤的影响。相比之下，Adadelta不需要设置任何超参数，因为它直接基于累积梯度的平方和有效步长进行更新。

总的来说，RMSprop和Adadelta都是有效的优化器，在训练深度神经网络时发挥重要作用。选择使用哪种优化器取决于具体问题的性质以及实验结果。通过了解它们之间的区别，可以更好地选择适合特定任务的优化算法，从而提高模型的性能和收敛速度。