1.Gradient Decent
把所有的训练样本丢进去训练一次之后，把W和b更新一次，然后重复这个过程，具体重复多少次就看我们的“迭代次数”是多少。
“把所有训练样本过一遍”为一个epoch
2. Mini-batch GD
我们训练的时候，跑完一个mini-batch就把W和b更新一次，这样的的话，在一个epoch中，我们就已经把参数更新了多次了！虽然每一步没有batch GD的一步走的准，但是我多步加起来，怎么样也比你走一步的效果好的多，因此可以加快训练速度，更快到达最值点。
对于不同的mini-batch的大小（size），也有不一样的效果：
size=样本数 —> Batch GD
size=1 —> Stochastic GD（随机梯度下降）
size=1的时候，会有两个问题：
1）震动太剧烈，误差会灰常大，可能根本无法到达最低点
2）每次只计算一个样本，就失去了我们前面提到的“Vectorization（矢量化）”的优势，因此计算效率反而不高
mini-batch size通常取2的指数，主要是16，32，64，128，256，512，1024这几个值，因为计算机是二进制，这样的数字计算起来效率会更高一些
3. Momentum 动量法
使用mini-batch之后，稳定性降低了，在梯度下降的时候会有较为剧烈的振动，这样可能导致在最低点附近瞎晃悠，因此效果会受影响。
参数更新过程
一般的梯度下降的更新过程（以W为例）是：W = W -α*dW。
动量法相当于多了一个V_dW，它考虑了前面若干个dW，（实际上，V_dW约等于前1/(1-β)个dW的平均值，数学上称为“指数加权平均”）这样，dW的方向就会受到前面若干个dW的冲击，于是整体就变得更平缓。
momentum更新示意图
mini-batch是上下起伏不定的箭头，但是把若干个的方向平均一下，就变得平缓多了，相当于抵消掉了很多的方向相反的误差
超参数β一般取0.9
4. Adam算法
对momentum再进一步改进，结合了RMSprop算法（是另一种减小梯度下降振动的方法），更新过程如下：
Adam更新公式
在learning-rate太小以及数据集比较简单的情况下momentum发挥不了太大的作用
Adam算法中的超参数β1和β2以及learning-rate也会显著影响模型，因此需要我们反复调试
一般β1=0.9和β2=0.999
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