对于大多数情况，Adam是一个良好的默认选择，但了解其他优化器的性质并根据任务的特点进行调整，有助于找到更好的优化策略。当处理稀疏数据时，Adagrad可能是一个不错的选择，因为它可以自适应地调整每个参数的学习率，对于不同的特征有不同的敏感性。当我们将机器学习的优化器应用到实际问题时，选择合适的优化器通常取决于数据集的大小、模型的架构以及任务的性质。最后是像个机器学习的导航专家，有经验地结合了前面的优点，是一位能够根据实际情况灵活调整的“山谷导航大师”。现在你是个蹦蹦跳跳的小兔子，每一步都是不同的方向。