Caffe支持以下几种优化器：
Stochastic Gradient Descent (SGD)：随机梯度下降优化器，是训练深度学习模型常用的优化算法之一。
AdaDelta：一种自适应学习率的优化算法，可以有效地调整学习率，对于稀疏梯度的问题效果更好。
Adam：一种基于梯度的优化算法，结合了动量（momentum）和自适应学习率调整，能够更快地收敛于局部最优解。
RMSProp：一种自适应学习率的优化算法，通过平滑梯度的平方和来调整学习率，适用于非平稳目标函数。
Nesterov Accelerated Gradient (NAG)：一种基于动量的优化算法，可以加速收敛并减少震荡。
这些优化器可以在Caffe的配置文件中进行选择和配置，根据具体的任务和数据集选择合适的优化器来训练模型。
