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本文介绍了PyTorch中常用的深度学习优化器，包括Adadelta、Adafactor、Adagrad、Adam、AdamW、SGD等。文章分析了每种优化器的特点、优缺点和适用场景。核心观点是：快速试验推荐Adam，追求泛化性能首选带动量的SGD，需要更好正则化效果可选用AdamW。对于稀疏特征任务，Adagrad和SparseAdam更合适；大模型训练中Adafactor可节省内存。文章强调，实际应用中大多数任务从Adam或SGD开始尝试即可，理解各优化器原理有助于高效训练模型。