神经网络优化器是深度学习中非常重要的组成部分，它们负责根据损失函数的梯度来更新神经网络中的参数，以使得模型在训练过程中逐渐收敛到最优解。常见的神经网络优化器包括：
1. 梯度下降法（Gradient Descent）：是最基础的优化算法，通过计算损失函数对参数的梯度来更新参数，存在学习率等超参数需要调节。
2. 随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent, SGD）：是梯度下降法的一种变种，每次更新只考虑一个样本的梯度，适用于大规模数据集。
3. 小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent）：结合了批量梯度下降和随机梯度下降的优点，每次更新考虑一小批样本的梯度。
4. 动量法（Momentum）：在梯度下降的基础上引入动量项，可以加速收敛速度，减少参数更新的震荡。
5. AdaGrad：自适应学习率的方法，根据参数的历史梯度调整学习率，适用于稀疏数据。
6. RMSProp：对AdaGrad的改进版本，通过引入指数加权移动平均来调整学习率，解决了AdaGrad中学习率过快下降的问题。
7. Adam：结合了动量法和RMSProp的优点，同时考虑梯度的一阶矩和二阶矩，适用于不同类型的数据和网络结构。
以上是一些常见的神经网络优化器，选择合适的优化器可以加速模型的训绋，提高模型的性能。