adagrad ，RMSProp Momentum
adagrad： 對於每一個 wti w i t ，都由前t-1對 wi w i 的梯度和的平方加上本次對 wi w i 梯度的平方再開根號。用這個值去除η。 缺點，隨着update的次數增多，learning rate會變得特別小，最終導致提前結束訓練。 δ是個小常數，通常設爲10^-7。這個是防止右值太小的話穩定學習率。 RMSProp: 對於α我們自己定義，0到1之間，越小也就越代表我們越相
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