TFLearn提供了多种优化器可以选择，如Adam、SGD、RMSProp等。选择适合的优化器取决于你的数据集和模型的复杂程度。
一般来说，Adam优化器是一个很好的默认选择，它通常表现良好且收敛速度较快。如果你的数据集比较大或者模型比较复杂，可以尝试使用其他优化器进行调优。
另外，你也可以尝试使用不同的学习率、衰减率等超参数来进一步优化模型的性能。最好的办法是尝试不同的优化器和超参数组合，然后根据验证集的表现来选择最佳的组合。
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