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在CNTK中，優化器是用來幫助模型訓練過程中優化損失函數的工具。CNTK提供了多種優化器，包括隨機梯度下降（SGD）、動量優化器、Adam優化器等。
使用優化器的基本步驟如下：
from cntk import momentum_sgd, adam
optimizer = momentum_sgd(model.parameters, lr=0.1, momentum=0.9)
這里model.parameters是模型的參數，lr是學習率，momentum是動量參數。
training_loss = C.cross_entropy_with_softmax(model, labels)
learner = C.training.Trainer(model, (training_loss, ), optimizer)
for i in range(100):
training_data = ... # 獲取訓練數據
labels = ... # 獲取標簽
trainer.train_minibatch({input: training_data, label: labels})
通過以上步驟，可以使用CNTK中的優化器來訓練模型，并優化損失函數。在實際應用中，可以根據具體情況選擇合適的優化器和參數進行模型訓練。
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