機器學習常見優化方法（Optimizer）SGD，Momentum,Adagard,Adam原理
SGD爲隨機梯度下降 每次迭代計算數據集的mini-batch的梯度，然後對參數進行更新。 Momentum：「衝量」 這個概念源自於物理中的力學，表示力對時間的積累效應。 參考了物理中動量的概念，前幾次的梯度也會參與到當前的計算中，但是前幾輪的梯度疊加在當前計算中會有一定的衰減。 Adagard：(adaptive gradient)自適應梯度算法,是一種改進的隨機梯度下降算法 在訓練的過程中可
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