网络优化算法：梯度下降、随机梯度下降、自适应梯度、动量算法和 Adam 算法

1. 梯度下降算法：梯度下降算法是一种常用的优化算法，它通过不断调整参数，使损失函数最小化。梯度下降算法的优势在于可以处理大量数据，但是可能会陷入局部最优解。

2. 随机梯度下降算法：随机梯度下降算法是对梯度下降算法的改进，它每次只考虑一个样本，通过随机选择样本来更新参数。随机梯度下降算法的优势在于计算速度快，但是可能会产生不稳定的结果。

3. 自适应梯度算法：自适应梯度算法是一种可以自动调节学习率的算法，它可以帮助优化算法更快地收敛，同时也可以避免梯度爆炸或梯度消失的问题。

4. 动量算法：动量算法可以加速梯度下降算法的收敛速度，它通过引入一个动量项来保持方向不变，从而避免在梯度下降过程中出现震荡的情况。

5. Adam算法：Adam算法是一种自适应学习率的优化算法，它综合了动量算法和自适应梯度算法的优点，可以更快地收敛到最优解。

以上是一些常用的高效网络优化算法，根据具体应用场景和数据特征，选择合适的算法可以帮助我们更快地训练模型并获得更好的结果。