Caffe支持以下幾種優化器：
Stochastic Gradient Descent (SGD)：隨機梯度下降優化器，是訓練深度學習模型常用的優化算法之一。
AdaDelta：一種自適應學習率的優化算法，可以有效地調整學習率，對于稀疏梯度的問題效果更好。
Adam：一種基于梯度的優化算法，結合了動量（momentum）和自適應學習率調整，能夠更快地收斂于局部最優解。
RMSProp：一種自適應學習率的優化算法，通過平滑梯度的平方和來調整學習率，適用于非平穩目標函數。
Nesterov Accelerated Gradient (NAG)：一種基于動量的優化算法，可以加速收斂并減少震蕩。
這些優化器可以在Caffe的配置文件中進行選擇和配置，根據具體的任務和數據集選擇合適的優化器來訓練模型。
