優(yōu)化器（Optimizer）是深度學(xué)習(xí)框架中用于更新模型參數(shù)的算法。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，優(yōu)化器需要能夠同時(shí)更新多個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。以下是一些常用的優(yōu)化器及其在多任務(wù)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用：

1. SGD（隨機(jī)梯度下降）：SGD是一種簡(jiǎn)單且易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化器，適用于單任務(wù)學(xué)習(xí)。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，可以使用SGD來(lái)更新每個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。

2. Adagrad（自適應(yīng)梯度下降）：Adagrad是一種改進(jìn)的SGD，通過(guò)引入動(dòng)量項(xiàng)來(lái)加速收斂。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，可以使用Adagrad來(lái)更新每個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。

3. RMSProp（隨機(jī)存取最小二乘法）：RMSProp是一種自適應(yīng)優(yōu)化算法，通過(guò)引入正則化項(xiàng)來(lái)防止過(guò)擬合。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，可以使用RMSProp來(lái)更新每個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。

4. Adam（自適應(yīng)平均梯度下降）：Adam是一種自適應(yīng)優(yōu)化算法，通過(guò)引入動(dòng)量項(xiàng)和自適應(yīng)權(quán)重衰減來(lái)加速收斂。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，可以使用Adam來(lái)更新每個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。

5. NAS (Nesterov Accelerated Sampler)：NAS是一種基于隨機(jī)梯度下降的優(yōu)化算法，通過(guò)引入Nesterov動(dòng)量項(xiàng)來(lái)加速收斂。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，可以使用NAS來(lái)更新每個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。

6. Mirror（鏡像優(yōu)化器）：Mirror是一種基于梯度累積的優(yōu)化算法，適用于多任務(wù)學(xué)習(xí)中的并行計(jì)算。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，可以使用Mirror來(lái)更新每個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。

7. SpecAugmentedAdam（Spectral Adaptive Moment Estimation）：Spectral Adaptive Moment Estimation（SAE）是一種基于譜估計(jì)的優(yōu)化算法，適用于多任務(wù)學(xué)習(xí)中的并行計(jì)算。在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，可以使用Spectral Adaptive Moment Estimation來(lái)更新每個(gè)任務(wù)的損失函數(shù)。

在選擇優(yōu)化器時(shí)，需要考慮任務(wù)的數(shù)量、數(shù)據(jù)的特點(diǎn)以及計(jì)算資源等因素。不同的優(yōu)化器適用于不同類型的任務(wù)和數(shù)據(jù)集，因此需要根據(jù)具體情況選擇合適的優(yōu)化器。