在MXNet中，可以使用mx.optimizer模块来使用高级优化算法。具体来说，可以通过mx.optimizer.create函数来创建一个优化器对象，并将其传递给mx.mod.Module或mx.gluon.Trainer来执行训练。
以下是一个使用mx.optimizer.SGD（随机梯度下降）优化算法的示例：
import mxnet as mx
# 创建优化器对象
optimizer = mx.optimizer.SGD(learning_rate=0.1)
# 创建模型
model = mx.mod.Module(symbol=symbol, context=mx.cpu())
# 绑定数据和标签
data_shapes = [('data', (batch_size, input_dim))]
label_shapes = [('label', (batch_size,))]
model.bind(data_shapes=data_shapes, label_shapes=label_shapes)
# 配置优化器
model.init_params(initializer=mx.init.Xavier())
model.init_optimizer(optimizer=optimizer)
# 训练模型
model.fit(train_data, eval_data=eval_data, num_epoch=num_epochs)
除了SGD外，MXNet还支持其他常见的优化算法，如mx.optimizer.Adam、mx.optimizer.RMSProp等。可以通过调整优化器的参数来实现不同的优化效果。
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