梯度下降优化算法整理：SGD、AdaGrad、RMSProp、Momentum、Adam
深度学习在执行梯度下降算法时，通常会面临一系列的问题。如陷入local minimun、saddle point，训练很慢或不收敛等诸多问题。因此需要对梯度下降算法进行优化，优化的考量主要有三个方面： batch的选择问题，对训练集进行一轮训练，每次梯度下降更新参数时需要考虑训练集中多少个样本； learning rate的选择问题，如果训练过程中学习率是定值，显然是不好的。因为训练开始阶段可能较
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