深度学习（二）
算法优化 mini-batch 将庞大的数据集分成许多个batch，遍历这些batch，每个batch使用梯度下降法进行优化 如果batch的数目太大，则每次迭代的时间太长，如果batch的数目为1，则退化为随机梯度下降法，这样就丧失了向量化的加速作用，因此，需要合理选择batch的数目，一般对于较大的数据集，选择为64或128到512，一般是2的整数次幂。 指数加权平均 vt=βvt−1+(1−
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