SGD：
批量梯度下降
对于训练数据集，我们首先将其分成n个批量，每个批量包含m个样本。我们每次更新都利用一个批量的数据，而非整个训练集。即：
η为学习率
gt为x在t时刻的梯度。
当训练数据太多或相似训练样例过多，利用整个数据集更新往往时间上不显示。
批量的方法可以减少机器的压力，并且可以更快地收敛。
举例
以一个极端情况为例，若训练集前一半和后一半梯度相同。那么如果前一半作为一个批量，后一半作为另一个批量，那么在一次遍历训练集时，批量的方法向最优解前进两个步骤，而整体的方法只前进一个步骤。
Momentum：
动量法
SGD方法的一个缺点是，其更新方向完全依赖于当前的批量，因而其更新十分不稳定。
它模拟的是物体运动时的惯性，即更新的时候在一定程度上保留之前更新的方向，同时利用当前批量的梯度微调最终的更新方向。这样一来，可以在一定程度上增加稳定性，从而学习地更快，并且还有一定摆脱局部最优的能力：
ρ 即动量，表示要在多大程度上保留原来的更新方向，这个值在0-1之间，在训练开始时，由于梯度可能会很大，所以初始值一般选为0.5；
当梯度不那么大时，改为0.9。
η 是学习率，即当前批量的梯度多大程度上影响最终更新方向
跟普通的SGD含义相同。ρ 与 η 之和不一定为1。
Nesterov Momentum
牛顿动量法
对传统momentum方法的一项改进
1.按照原来的更新方向更新一步（棕色线），
2.在该位置计算梯度值（红色线），
3.用这个梯度值修正最终的更新方向（绿色线）。
上图中描述了两步的更新示意图，其中蓝色线是标准momentum更新路径。
Adagrad：
其实是对学习率进行了一个约束
此处，对gt从1到t进行一个递推形成一个约束项：
ε用来保证分母非0
优点：
1.gt较小时，约束项较大，可以放大梯度
2.gt较大时，约束项较小，可以约束梯度
3.适合处理稀疏梯度
缺点：
1.依赖人工设定全局学习率
2.学习率过大，约束项过于敏感，梯度调节过大
3.中后期，分母上梯度平方的累加将会越来越大，使得约束项趋于0，训练提前结束
Adadelta
Adadelta是对Adagrad的扩展
最初方案依然是对学习率进行自适应约束，但是进行了计算上的简化。
Adagrad会累加之前所有的梯度平方
Adadelta只累加固定大小的项，并且也不直接存储这些项，仅仅是近似计算对应的平均值。即：
在此处Adadelta其实还是依赖于全局学习率的，但是作者做了一定处理，经过近似牛顿迭代法（求根点）之后：
E是求期望
此时Adadelta已经不用依赖于全局学习率了。
特点：
1.训练初中期，加速效果不错，很快
2.训练后期，反复在局部最小值附近抖动
RMSprop
RMSprop 可看作Adadelta的一个特例：
当ρ为0.5时
变为了求梯度平方和的平均数。
再求根的话，就变成了RMS(均方根)：
可将RMS就可以作为学习率η的一个约束：
特点：
1.RMSprop依然依赖于全局学习率
2.RMSprop算是Adagrad的一种发展，和Adadelta的变体，效果趋于二者之间
3.适合处理非平稳目标- 对于RNN效果很好
Adam
本质上是带有动量项的RMSprop
利用梯度的一阶矩估计和二阶矩估计动态调整每个参数的学习率。
Adam的优点主要在于经过偏置校正后，每一次迭代学习率都有个确定范围，使得参数比较平稳。公式如下：
mt为对梯度的一阶矩估计
nt为对梯度的二阶矩估计
u和v为衰减率，u通常为0.9
v通常为0.999,可以看作对期望E|gt|和E|g^2..t|
mt~是对mt的校正
nt~是对nt的校正
mt和nt可以近似为对期望的无偏估计
直接对梯度的矩估计对内存没有额外的要求，而且可以根据梯度进行动态调整
对学习率形成一个动态约束，而且有明确的范围。
特点：
1.结合了Adagrad善于处理稀疏梯度和RMSprop善于处理非平稳目标的优点
2.对内存需求较小
3.为不同的参数计算不同的自适应学习率
4.也适用于大多非凸优化- 适用于大数据集和高维空间
Adamax
Adamax是Adam的一种变体，此方法对学习率的上限提供了一个更简单的范围。公式上的变化如下：
Adamax学习率的边界范围更简单
Nadam
Nadam类似于带有Nesterov动量项的Adam。公式如下：
Nadam对学习率有了更强的约束同时对梯度的更新也有更直接的影响。一般而言，在想使用带动量的RMSprop，或者Adam的地方，大多可以使用Nadam取得更好的效果。
动态图理解
损失平面等高线
鞍点处的比较
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