adagrad ，RMSProp Momentum
adagrad： 对于每一个 wti w i t ，都由前t-1对 wi w i 的梯度和的平方加上本次对 wi w i 梯度的平方再开根号。用这个值去除η。 缺点，随着update的次数增多，learning rate会变得特别小，最终导致提前结束训练。 δ是个小常数，通常设为10^-7。这个是防止右值太小的话稳定学习率。 RMSProp: 对于α我们自己定义，0到1之间，越小也就越代表我们越相
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