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在美国云服务器PaddlePaddle中选择合适的优化器取决于训练任务和模型的特点。以下是一些常用的优化器及其适用场景：

SGD（随机梯度下降）：适用于一般的深度学习训练任务，简单易用。

Adam（自适应矩估计）：适用于大多数深度学习任务，收敛速度较快。

RMSProp：适用于长期训练的情况，可以减少学习率的变化。

Adagrad：适用于稀疏数据和大规模数据集的训练。

Adadelta：类似于RMSProp，对学习率的自适应性更强。

在使用PaddlePaddle时，可以通过调用paddle.optimizer模块中的不同优化器来选择合适的优化器，然后在模型训练过程中指定该优化器。同时，可以根据实际训练情况和实验结果来选择最适合的优化器。