在SOME模型中，常用的優化算法包括：
隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：SGD 是一種常用的優化算法，它在每次迭代中使用隨機樣本來計算梯度并更新模型參數，從而減小損失函數值。
Adam：Adam 是一種結合了動量和自適應學習率的優化算法，它通過計算梯度的一階矩估計和二階矩估計來動態調整學習率，提高收斂速度和穩定性。
RMSProp：RMSProp 是一種自適應學習率的優化算法，它通過計算梯度的指數加權移動均值來調整學習率，從而使得不同參數的學習率適應性更強。
Adagrad：Adagrad 是一種自適應學習率的優化算法，它通過計算參數的歷史梯度平方和來調整學習率，使得稀疏梯度的參數可以更快地更新。
Adadelta：Adadelta 是一種自適應學習率的優化算法，它通過計算參數的歷史梯度平方的指數加權移動均值來調整學習率，從而更好地克服 Adagrad 存在的學習率遞減問題。
Adamax：Adamax 是一種基于 Adam 的變種優化算法，它通過計算梯度的 $L_\infty$ 范數來調整學習率，從而在一些情況下更加穩定。
Nadam：Nadam 是一種結合了 Nesterov 動量和 Adam 的優化算法，它通過在計算梯度時使用 Nesterov 動量來加速收斂，同時利用 Adam 的自適應學習率來提高穩定性。
