小明剛加入一間電商公司擔任 AI 專案的業務窗口，在與技術團隊的交接會議中，工程師說明模型訓練時，會持續比對預測值與實際值之間的差距，並透過一套機制逐步調整模型內部參數，直到預測結果趨於穩定為止。請問工程師敘述的是深度學習中哪個元件的功能？
答案 （A）
核心概念
深度學習的訓練循環是——損失函數計算預測值與實際值的差距，反向傳播算出各參數的梯度，然後由優化器依據梯度決定「每個參數要往哪個方向、調整多少」，如此反覆直到收斂。題幹描述的「透過一套機制逐步調整模型內部參數，直到預測結果趨於穩定」，講的正是優化器的工作（常見的有 SGD、Adam、RMSProp）。
答題技巧
快速判斷技巧：把訓練三元件的職責記清楚——損失函數「算差距」、反向傳播「算梯度」、優化器「調參數」。題幹講到「調整參數」就選優化器。
易錯陷阱：題幹前半句提到「比對預測值與實際值的差距」，那是損失函數的工作，容易讓人分心。但選項裡沒有損失函數，而且題幹的主要動作是「逐步調整參數」，答案仍是優化器。