深度学习笔记：优化方法总结(BGD,SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam)
标准梯度下降法： 汇总所有样本的总误差，然后根据总误差更新权值 SGD随机梯度下降： mini batch代替全部样本 曲面的某个方向更加陡峭的时候会被困住 Xt+1=Xt-α Δf(x1) 随机抽取一个样本误差，然后更新权值 （每个样本都更新一次权值，可能造成的误差比较大） 批量梯度下降法：相当于前两种的折中方案，抽取一个批次的样本计算总误差，比如总样本有10000个，可以抽取10
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