优化器（Optimizer）在机器学习中，是指用于在模型训练过程中迭代调整参数以最小化损失函数的算法。它基于梯度信息更新模型的权重和偏差，逐步减少预测误差，从而优化模型的性能。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等，它们通过不同的策略如自适应学习率来提升收敛速度和稳定性。
在AI产品开发的实际落地中，优化器的选择对训练效率和最终模型精度至关重要。产品经理需结合具体场景，如使用Adam优化器处理大规模深度学习任务以加速训练并提升泛化能力，从而优化资源分配和产品性能，推动AI应用的高效部署。
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