Keras中常見的優化器包括：
SGD（隨機梯度下降）：基本的梯度下降優化器，通過計算每個樣本的梯度來更新模型參數。
Adam：結合了動量優化和自適應學習率的方法，通常是訓練神經網絡時的首選優化器。
RMSprop：通過使用指數加權移動平均來調整學習率，可以在不同維度上適應不同的學習率。
Adagrad：根據每個參數的歷史梯度調整學習率，適合稀疏數據集。
Adadelta：與Adagrad相似，但可以自適應調整學習率。
這些優化器之間的區別主要在于它們對學習率的調整方法和梯度更新的方式。不同的優化器可能在不同類型的數據集或神經網絡結構上表現更好。在實際使用中，建議嘗試不同的優化器并根據實際效果選擇合適的優化器。
