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TFLearn提供了多種優化器可以選擇，如Adam、SGD、RMSProp等。選擇適合的優化器取決于你的數據集和模型的復雜程度。
一般來說，Adam優化器是一個很好的默認選擇，它通常表現良好且收斂速度較快。如果你的數據集比較大或者模型比較復雜，可以嘗試使用其他優化器進行調優。
另外，你也可以嘗試使用不同的學習率、衰減率等超參數來進一步優化模型的性能。最好的辦法是嘗試不同的優化器和超參數組合，然后根據驗證集的表現來選擇最佳的組合。
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