RMSprop、动量梯度下降法与Adam优化 [Andrew Ng 深度学习笔记]
如图： 对于蓝色的情况，由于梯度下降时来回摆动，导致收敛很慢 若增大学习率，结果可能偏离函数的范围，如紫色的情况。为了避免摆动过大，就必须使用较小的学习率，进一步降低了收敛速度 我们希望的是在纵轴上减缓学习，在横轴上加快学习，如红色的情况。有多种方法可以实现 动量梯度下降法（Momentum） 此处用了指数加权平均的更新方法 因为纵轴有许多摆动，在求平均的时候都可以被抵消，最后几乎等于0，所以纵轴
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