描述DeepLearning4j中的优化器策略及其影响

DeepLearning4j中提供了多种优化器策略，包括SGD（随机梯度下降）、Adam、RMSProp等。不同的优化器策略在训练神经网络时会产生不同的影响，下面是一些常见的优化器策略及其影响：

1. SGD（随机梯度下降）：SGD是一种简单且有效的优化器策略，它在每次迭代中随机选择一个样本进行参数更新。SGD容易陷入局部最优解，但训练速度较快。

2. Adam：Adam是一种自适应学习率的优化器策略，它结合了动量和自适应学习率的优点。Adam在大多数情况下能够快速收敛到全局最优解，并且对超参数的选择不太敏感。

3. RMSProp：RMSProp也是一种自适应学习率的优化器策略，它通过对梯度的平方进行指数加权平均来调整学习率。RMSProp在处理非平稳目标函数时效果较好，对学习率的选择相对不敏感。

选择合适的优化器策略取决于具体的任务和数据集，通常建议在实验过程中尝试不同的优化器策略来找到最优的训练效果。