深度学习最全优化方法总结比较
这篇文章已经比较清楚了， 这篇笔记主要帮助理解和记忆各种算法， 无数学公式。
以前经常觉得， 优化算法名字好难记， 所以顺便把自己理解的名字的组合也写进来。
：） 我承认标题党了， 今天正好又要看一遍优化算法， 所以干脆沉下心来， 尽可能记住这几种优化算法， 最好的方式就是用一句话来表达出这些优化算法。
SGD
没什么好说的
Momentum
如其名， 动量， 把历史改变作为动量累加到当前梯度上。
动量+梯度
Nesterov
也是动量， 先动量， 根据动量后的值计算梯度更新。
先动量， 求跳跃后的梯度
Adagrad
用所有梯度平方和后开根号除当前梯度， 来反向调节更新
我猜是为了防止更新率过大的时候， 防止震荡；更新率过小的时候， 让梯度加速， 当然也看的出来很多问题， 至少不该使用所有的以前的梯度， 这样， 越训练到后面， 越慢， 到最后， 受到以前梯度平方的影响， 更新就非常慢了
adapt + gradient descent
适合处理稀疏梯度
Adadelta
以前的梯度平方衰减后累加开根号后来除现在的梯度
证明了我对adagrad的理解， 无衰减累加梯度**2会过多的影响现在的取值， 加上衰减后， 以前的梯度的影响会渐渐消失， 越近的梯度对现在的影响越大。
Adagrad delta版本
现在的默认参数， 估计针对是归一化数据的， 所以也证明了， 对数据归一化非常重要， 不然咋个以前的梯度都较大的话， 现在还是训练越来越慢。
- 训练初中期，加速效果不错，很快
- 训练后期，反复在局部最小值附近抖动
RMSprop
Adadelta的变体
其实没咋个看懂变体后公式中E的含义， 猜测主要简化了计算， 并且只计算最近一次的梯度变化么？
RMS均方根的意思
- RMSprop算是Adagrad的一种发展，和Adadelta的变体，效果趋于二者之间
- 适合处理非平稳目标 – 对于RNN效果很好
Adam
带有动量项的RMSprop
- 适用于大数据集和高维空间
Ada + Momentum
Adamax
带有学习率上限的Adam
Nadam
带有Nesterov动量项的Adam
- 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。
记录下《[深度学习最全优化方法总结比较]https://zhuanlan.zhihu.com/p/22252270)
》一文中作者的经验：
- Adadelta，RMSprop，Adam是比较相近的算法，在相似的情况下表现差不多。
- 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
