神经网络优化器是深度学习中非常重要的组成部分，其作用主要有以下几点：

1. 参数更新：神经网络模型中的参数需要不断地进行更新，以使模型能够更好地拟合训练数据。优化器通过计算损失函数的梯度，并根据梯度的信息来更新模型参数，使得模型在训练过程中逐渐收敛到最优解。

2. 收敛加速：优化器的选择可以影响神经网络模型的收敛速度。一些高效的优化算法能够更快地找到最优解，加速模型的训练过程，提高训练效率。

3. 避免局部最优解：神经网络模型通常存在多个局部最优解，而优化器的选择可以影响模型最终收敛到的解。一些优化算法能够帮助模型跳出局部最优解，找到更好的全局最优解。

4. 调整学习率：学习率是优化器中一个非常重要的超参数，它决定了模型参数在每次迭代中更新的步长。优化器可以根据训练过程中的损失情况来动态调整学习率，以保证模型在训练过程中能够更好地收敛。

神经网络优化器的作用是通过调整模型参数的更新方式，加速模型的收敛过程，避免局部最优解，并提高模型的泛化能力和训练效率。选择合适的优化器对于深度学习模型的训练和性能具有重要的影响。