优化函数是深度学习中一个重要的组成部分。深度学习基于反向传播算法，通过调整神经网络中的参数来优化模型以最小化损失函数。而优化函数则是指用于训练深度学习模型的一种数学算法，其目标是在参数空间中找到全局（或者局部）最优解。
通常来讲，优化函数的任务是通过随机梯度下降（SGD）等方法，计算损失函数关于每个参数的梯度，并根据不同的更新方式调整每个参数的值，使得损失函数达到最小值。这些更新方法包括但不限于：随机梯度下降、动量法、自适应抖动估计器（Adam）和自适应学习率算法等，下面将对它们进行简单的介绍：
- 随机梯度下降 (Stochastic Gradient Descent, SGD)：SGD是最基础也是最古老的优化方法之一。该方法在每次迭代中通过计算数据的随机样本中的梯度来更新模型权重，并且可以使用线性或非线性学习速率规划策略。
- 动量法（Momentum Method）：动量法是在随机梯度下降的基础上进行改进，可以加速梯度下降的收敛速度。动量法通过累积前一次的梯度来决定当前更新方向，并且在做更新时会考虑过去所有的梯度值。
- 自适应学习率算法(Adaptive Learning Rate Methods)：自适应学习率算法是指根据实际情况自动调整学习率的一种优化方法。它允许大幅增加学习速度和参数更新频率，从而提高模型的训练速度和准确度。Adam算法就是一种典型的自适应学习率算法。
除了上述常用优化函数外，还有其他的优化函数如RMSProp、 Adagrad等等 。这些更新策略通常具有不同的学习率衰减规则，以及不同的参数初始化，可能适用于不同的任务 。
需要注意的是，在使用优化函数优化神经网络时，由于损失函数存在多个局部最优解，因此意味着难以保证找到全局最优解。另外，过度拟合、梯度消失/爆炸、局部最优解等也会影响模型训练效果。因此，在模型训练中的选择与应用良好的优化函数非常重要，同时也需要对模型的性能和参数进行充分评估。
