Deep Learning 最优化方法之RMSProp

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本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的RMSProp方法。主要参考Deep Learning 一书。

整个优化系列文章列表：

Deep Learning 之 最优化方法

Deep Learning 最优化方法之SGD

Deep Learning 最优化方法之Momentum（动量）

Deep Learning 最优化方法之Nesterov(牛顿动量)

Deep Learning 最优化方法之AdaGrad

Deep Learning 最优化方法之RMSProp

Deep Learning 最优化方法之Adam

先上结论

1.AdaGrad算法的改进。鉴于神经网络都是非凸条件下的，RMSProp在非凸条件下结果更好，改变梯度累积为指数衰减的移动平均以丢弃遥远的过去历史。

2.经验上，RMSProp被证明有效且实用的深度学习网络优化算法。

相比于AdaGrad的历史梯度： 

RMSProp增加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少： 

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再看原始的RMSProp算法: 

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再看看结合Nesterov动量的RMSProp，直观上理解就是： 
RMSProp改变了学习率，Nesterov引入动量改变了梯度，从两方面改进更新方式。