在MXNet中，可以使用mx.optimizer模塊來使用高級優化算法。具體來說，可以通過mx.optimizer.create函數來創建一個優化器對象，并將其傳遞給mx.mod.Module或mx.gluon.Trainer來執行訓練。
以下是一個使用mx.optimizer.SGD（隨機梯度下降）優化算法的示例：
import mxnet as mx
# 創建優化器對象
optimizer = mx.optimizer.SGD(learning_rate=0.1)
# 創建模型
model = mx.mod.Module(symbol=symbol, context=mx.cpu())
# 綁定數據和標簽
data_shapes = [('data', (batch_size, input_dim))]
label_shapes = [('label', (batch_size,))]
model.bind(data_shapes=data_shapes, label_shapes=label_shapes)
# 配置優化器
model.init_params(initializer=mx.init.Xavier())
model.init_optimizer(optimizer=optimizer)
# 訓練模型
model.fit(train_data, eval_data=eval_data, num_epoch=num_epochs)
除了SGD外，MXNet還支持其他常見的優化算法，如mx.optimizer.Adam、mx.optimizer.RMSProp等?？梢酝ㄟ^調整優化器的參數來實現不同的優化效果。
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