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DeepLearning4j中提供了多種優化器策略，包括SGD（隨機梯度下降）、Adam、RMSProp等。不同的優化器策略在訓練神經網絡時會產生不同的影響，下面是一些常見的優化器策略及其影響：
SGD（隨機梯度下降）：SGD是一種簡單且有效的優化器策略，它在每次迭代中隨機選擇一個樣本進行參數更新。SGD容易陷入局部最優解，但訓練速度較快。
Adam：Adam是一種自適應學習率的優化器策略，它結合了動量和自適應學習率的優點。Adam在大多數情況下能夠快速收斂到全局最優解，并且對超參數的選擇不太敏感。
RMSProp：RMSProp也是一種自適應學習率的優化器策略，它通過對梯度的平方進行指數加權平均來調整學習率。RMSProp在處理非平穩目標函數時效果較好，對學習率的選擇相對不敏感。
選擇合適的優化器策略取決于具體的任務和數據集，通常建議在實驗過程中嘗試不同的優化器策略來找到最優的訓練效果。
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