优化器是深度学习中用于优化神经网络模型的一类算法，其主要作用是根据模型的损失函数来调整模型的参数，使得模型能够更好地拟合训练数据，提高模型的性能和泛化能力。优化器在训练过程中通过不断更新模型的参数，使模型逐步接近最优解。具体来说，优化器的作用包括：参数更新：优化器根据损失函数计算出的梯度信息来更新模型的参数，使得模型能够朝着损失函数下降的方向调整，从而最小化损失函数。收敛加速：优化器通过引入动量等技术，可以加速模型的收敛过程，从而更快地找到较好的参数组合。