优化器（Optimizer）是深度学习中用于更新模型参数的一种方法，它的目标是最小化损失函数。在训练神经网络时，我们通常使用梯度下降法来更新参数，而优化器就是实现这一过程的工具。优化器的主要作用是在每次迭代过程中计算损失函数关于模型参数的梯度，并根据梯度的方向和大小来更新参数，从而使得模型逐渐逼近最优解。在使用SGD优化器时，可以设置不同的学习率和动量参数。学习率决定了权重更新的速度，而动量参数则有助于加速梯度下降过程。在实际应用中，可以根据问题的复杂性和数据的特点来选择合适的优化器和参数。