为深度学习模型选择最佳的优化器，并解释为什么选用该优化器。


基于给定的深度学习模型，提供一组参数和优化目标。
为选择最佳的优化器，需要考虑该模型的结构和优化目标。常见的优化器包括SGD、Adam、Adagrad等，其中Adam优化器通常表现最佳。

给定深度学习模型的参数和优化目标，以图像分类为例，参数包含卷积核大小、卷积层数、全连接层数等，优化目标是最小化损失函数。针对该任务，建议使用Adam优化器，因为它擅长优化高维参数，适应性较强，能够快速收敛到较优解，并且在许多不同类型的深度学习任务中表现良好。