本文探讨了多种优化算法在深度神经网络训练中的应用，包括BFGS、L-BFGS、mini-block Fisher和Gauss-Newton方法。这些方法在时间效率和优化性能上优于传统方法，尤其在处理高维非线性问题时表现出色。实验结果显示，这些新算法在收敛速度和泛化能力上均有显著提升。