深度學習筆記：優化方法總結(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)
標準梯度下降法： 彙總所有樣本的總誤差，然後根據總誤差更新權值 SGD隨機梯度下降： mini batch代替全部樣本 曲面的某個方向更加陡峭的時候會被困住 Xt+1=Xt-α Δf(x1) 隨機抽取一個樣本誤差，然後更新權值 （每個樣本都更新一次權值，可能造成的誤差比較大） 批量梯度下降法：相當於前兩種的折中方案，抽取一個批次的樣本計算總誤差，比如總樣本有10000個，可以抽取10
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