随机梯度下降法是梯度下降法的一个小变形，就是每次使用一批(batch)数据进行梯度的计算，而不是计算全部数据的梯度，因为现在深度学习的数据量都特别大，所以每次都计算所有数据的梯度是不现实的，这样会导致运算时间特别长，同时每次都计算全部的梯度还失去了一些随机性，容易陷入局部误差，所以使用随机梯度下降法可能每次都不是朝着真正最小的方向，但是这样反而容易跳出局部极小点。
在随机梯度下降的同时，增加动量(Momentum)。
自适应学习率(adaptive)的方法。
自适应学习率的改进方法。
RMSprop + Momentum。
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本文标题：优化算法
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