常用优化方法（optimizer）：SGD、momentum、Adam、AdaGard等

机器学习几乎所有算法都要利用损失函数loss function来检验算法模型的优劣，同时利用损失函数来提升算法模型的。
这个提升的过程就是优化的过程

关于深度学习优化器 optimizer 的选择，你需要了解这些

SGD 和 BGD 和 Mini-BGD

SGD 随机梯度下降

算法在每读入一个数据都会立刻计算loss function的梯度来update参数。假设loss function为w

所以SGD的batchsize为1，收敛的速度快，但是不容易跳出局部最优解

BGD(batch gradient descent):批量梯度下降

算法在读取整个数据集后才去计算损失函数的梯度，batchsize为n

数据处理量加大，梯度下降较慢；训练过程中占内存

Mini - BGD(mini-batch gradient descent):批量梯度下降

选择小批量来进行梯度下降，这是一种折中的方法，采用训练子集的方法来计算loss

上面的方法都存在一个问题，就是update更新的方向完全依赖于计算出来的梯度．很容易陷入局部最优的马鞍点．能不能改变其走向，又保证原来的梯度方向．就像向量变换一样，我们模拟物理中物体流动的动量概念(惯性).

Momentum

Momentum参考了物理中动量的概念,前几次的梯度也会参与到当前的计算中,但是前几轮的梯度叠加在当前计算中会有一定的衰减。
若当前梯度的方向与历史梯度一致（表明当前样本不太可能为异常点），则会增强这个方向的梯度，若当前梯度与历史梯方向不一致，则梯度会衰减。一种形象的解释是：我们把一个球推下山，球在下坡时积聚动量，在途中变得越来越快，若球的方向发生变化，则动量会衰减。
提高收敛速度，增加稳定性而且还有摆脱局部最优的能力

第一个式子有两项。第一项是上一次迭代的梯度，乘上一个被称为「Momentum 系数」的值，可以理解为取上次梯度的比例。
我们设 v 的初始为 0，动量系数为 0.9，那么迭代过程如下：

我们可以看到之前的梯度会一直存在后面的迭代过程中，只是越靠前的梯度其权重越小。

Adagrad：(adaptive gradient)自适应梯度算法

Adagard在训练的过程中可以自动变更学习的速率,设置一个全局的学习率,而实际的学习率与以往的参数模和的开方成反比。
一种改进的随机梯度下降算法．以前的算法中，每一个参数都是用相同的学习率,而深度学习模型中往往涉及大量的参数，不同参数的更新频率往往有区别，对于更新不频繁的参数，希望单次步长大些，多学习一些知识；对于更新频发到的参数，希望步长小一些，使得学习的参数更稳定。
Adagrad算法能够在训练中自动对learning_rate进行调整,出现频率较低参数采用较大的更新,出现频率较高的参数采用较小的更新．

RMSprop(root mean square propagation) 均方根传播

也是一种自适应学习率方法. 不同之处在于，Adagrad会累加之前所有的梯度平方，RMProp仅仅是计算对应的平均值．可以缓解Adagrad算法学习率下降较快的问题．

Adam (adaptive moment estimation) 自适应矩估计

是对RMSProp优化器的更新.利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率.
每一次迭代学习率都有一个明确的范围,使得参数变化很平稳.

计算了每个梯度分量的指数平均和梯度平方指数平均（方程 1、方程 2）。为了确定迭代步长我们在方程 3 中用梯度的指数平均乘学习率（如 Momentum 的情况）并除以根号下的平方指数平均（如 Momentum 的情况），然后方程 4 执行更新步骤
超参数 beta1 一般取 0.9 左右，beta_2 取 0.99。Epsilon 一般取1e-10。