在深度学习中，随着研究的深入，出现了一些进阶的优化器，这些优化器试图解决SGD及其变种在特定场景下的一些限制。以下是一些较为进阶的优化器，它们在特定情况下可以提供更好的性能或更快的收敛速度：
AdamW
AdamW 是 Adam 的一个变种，它将权重衰减与 Adam 的优化过程结合起来。这个方法区别于传统的 L2 正则化，它将权重衰减直接集成到参数更新中，而不是作为正则项添加到损失函数中。
Nadam (Nesterov-accelerated Adaptive Moment Estimation)
Nadam 结合了 Nesterov 动量和 Adam 优化器。它实质上是在 Adam 的基础上添加了 Nesterov 预读（预读步），这有助于加速收敛。
LAMB (Layer-wise Adaptive Moments optimizer for Batch training)
LAMB 优化器是专为大规模训练设计的，特别是在使用大批量数据时。它通过逐层调整学习率来优化训练过程，有助于在不牺牲训练速度的前提下保持稳定的收敛。
Lookahead
Lookahead 是一种可以与其他优化器结合使用的算法，它定期将“快速”优化器的参数与一个“慢”参数向量结合。这种结合被认为可以改进优化器的稳定性和性能。
Ranger
Ranger 是一个最近非常流行的优化器，它实际上是 RAdam（Robust Adam）和 Lookahead 的组合。RAdam 本身是一个更稳健的 Adam 版本，结合 Lookahead 提供了更好的稳定性和性能。