NN学习技巧之参数最优化的四种方法对比（SGD, Momentum, AdaGrad, Adam）,基于MNIST数据集
前面几篇博文分析了每一种参数优化方案，如今作一个对比，代码参考斋藤的红鱼书第六章。web 实验对mnist数据集的6万张图片训练，使用5层全链接神经网络（4个隐藏层，每一个隐藏层有100个神经元），共迭代2000次，下图是损失函数随着训练迭代次数的变化：shell 能够看到SGD是最慢的，而AdaGrad最快, 且最终的识别精度也更高，这并非必定的，跟数据也有关 贴出部分迭代过程变化：网络 ===
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