机器学习常见优化方法（Optimizer）SGD，Momentum,Adagard,Adam原理
SGD为随机梯度下降 每次迭代计算数据集的mini-batch的梯度，然后对参数进行更新。 Momentum：“冲量” 这个概念源自于物理中的力学，表示力对时间的积累效应。 参考了物理中动量的概念，前几次的梯度也会参与到当前的计算中，但是前几轮的梯度叠加在当前计算中会有一定的衰减。 Adagard：(adaptive gradient)自适应梯度算法,是一种改进的随机梯度下降算法 在训练的过程中可
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