梯度下降对比图解与优化器的选择

从上图可以看出，在鞍点（saddle points）处(即某些维度上梯度为零，某些维度上梯度不为零)，SGD、Momentum与NAG一直在鞍点梯度为零的方向上振荡，很难打破鞍点位置的对称性；Adagrad、RMSprop与Adadelta能够很快地向梯度不为零的方向上转移。

从上面两幅图可以看出，自适应学习速率方法(Adagrad、Adadelta、RMSprop与Adam)在这些场景下具有更好的收敛速度与收敛性。

如果你的数据特征是稀疏的，那么你最好使用自适应学习速率SGD优化方法(Adagrad、Adadelta、RMSprop与Adam)，因为你不需要在迭代过程中对学习速率进行人工调整。

并行与分布式SGD

如果你处理的数据集非常大，并且有机器集群可以利用，那么并行或分布式SGD是一个非常好的选择，因为可以大大地提高速度。SGD算法的本质决定其是串行的(step-by-step)。因此如何进行异步处理便是一个问题。虽然串行能够保证收敛，但是如果训练集大，速度便是一个瓶颈。如果进行异步更新，那么可能会导致不收敛。下面将讨论如何进行并行或分布式SGD，并行一般是指在同一机器上进行多核并行，分布式是指集群处理。

Hogwild

Niu[23]提出了被称为Hogwild的并行SGD方法。该方法在多个CPU时间进行并行。处理器通过共享内存来访问参数，并且这些参数不进行加锁。它为每一个cpu分配不重叠的一部分参数（分配互斥），每个cpu只更新其负责的参数。该方法只适合处理数据特征是稀疏的。该方法几乎可以达到一个最优的收敛速度ÿ