为什么不同优化器的模型大小会有很大的不同？

不同优化器的模型大小会有很大的不同的原因是因为不同的优化器在模型训练过程中采用了不同的优化算法和策略，导致模型参数的更新方式和效果不同。

优化器是深度学习中用于优化模型参数的算法，常见的优化器包括梯度下降法（Gradient Descent）、随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）、动量法（Momentum）、自适应矩估计法（Adagrad）、自适应矩估计法（RMSprop）、Adam等。

不同的优化器在模型训练过程中对参数的更新方式和速度有所不同，这会影响到模型的收敛速度和最终的性能。一些优化器可能更加激进地更新参数，导致模型更快地收敛，但可能会使模型过拟合；而另一些优化器可能更加保守地更新参数，使模型更加稳定，但可能需要更多的训练时间才能达到较好的性能。

此外，不同优化器的算法和策略也会影响模型参数的稀疏性。一些优化器可能会导致模型参数中存在较多的零值，从而减小模型的大小；而另一些优化器可能会使模型参数更加稠密，增加模型的大小。

因此，不同优化器的模型大小会有很大的不同，这取决于优化器的算法和策略对模型参数的更新方式、速度和稀疏性的影响。在实际应用中，选择合适的优化器需要根据具体的任务和数据集来进行调试和选择。

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