梯度下降優化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
深度學習在執行梯度下降算法時，通常會面臨一系列的問題。如陷入local minimun、saddle point，訓練很慢或不收斂等諸多問題。因此需要對梯度下降算法進行優化，優化的考量主要有三個方面： batch的選擇問題，對訓練集進行一輪訓練，每次梯度下降更新參數時需要考慮訓練集中多少個樣本； learning rate的選擇問題，如果訓練過程中學習率是定值，顯然是不好的。因爲訓練開始階段可能較
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