卷積神經網絡(CNN)介紹05-優化器
常見優化器介紹 Batch Gradient Descent（BGD） ★ 梯度更新規則: BGD 採用整個訓練集的數據來計算 cost function 對參數的梯度。 ★ 缺點： 由於這種方法是在一次更新中，就對整個數據集計算梯度，所以計算起來非常慢，遇到很大量的數據集也會非常棘手，而且不能投入新數據實時更新模型。 Batch gradient descent 對於凸函數可以收斂到全局極小值，
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