TensorFlow中有多種優(yōu)化器可供選擇，以下是一些常見的優(yōu)化器：

1. Adam：自適應(yīng)矩估計(jì)優(yōu)化算法，適用于訓(xùn)練大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2. RMSprop：隨機(jī)梯度下降的變體，計(jì)算量較小，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集。
3. SGD（隨機(jī)梯度下降）：最基本的優(yōu)化算法，計(jì)算量小，但收斂速度較慢。
4. Adagrad：AdaGrad的變體，結(jié)合了RMSprop和SGD的優(yōu)點(diǎn)。
5. Nadam：Nadam的變體，結(jié)合了Adam和RMSprop的優(yōu)點(diǎn)。
6. Actor-Critic：一種基于策略的方法，通過學(xué)習(xí)最優(yōu)動(dòng)作來提高性能。
7. Scheduled Learning Rate：根據(jù)學(xué)習(xí)率調(diào)整優(yōu)化器的學(xué)習(xí)率，以加快收斂速度。
8. ReduceLROnPlateau：當(dāng)模型在驗(yàn)證集上表現(xiàn)穩(wěn)定時(shí)，降低學(xué)習(xí)率以節(jié)省計(jì)算資源。
9. ReduceLROnPlateauWithWarmup：在訓(xùn)練過程中逐步降低學(xué)習(xí)率，并在訓(xùn)練初期使用較大的學(xué)習(xí)率。
10. EarlyStopping：在驗(yàn)證集上達(dá)到最佳性能時(shí)停止訓(xùn)練，以避免過擬合。