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总结下来，SGDM和Adam两大阵营的各种优化后的optimizer如下optimizer优化主要有四种方法让模型探索更多的可能，包括dropout、加入Gradient noise、样本shuffle等让模型站在巨人肩膀上，包括warn-up、curriculum learning、fine-tune等归一化 normalization
人工智能-损失函数-优化算法：梯度下降【SGD--＞SGDM(梯度动量)--＞AdaGrad(动态学习率)--＞RMSProp(动态学习率)--＞Adam(动态学习率+梯度动量)】、梯度下降优化技巧
2020年4月26日 · Adam作為目前(2020)最主流的自適學習率 (adaptive learning rate) 方法，快速收斂、調參容易是他最大的優勢。而收斂問題與泛化問題則是一直不如SGDM的結果。
2024年5月10日 · 深度学习训练之optimizer优化器（BGD、SGD、MBGD、SGDM、NAG、AdaGrad、AdaDelta、Adam）的最全系统详解
2018年8月4日 · Momentum. Momentum 是「運動量」的意思，此優化器為模擬物理動量的概念，在同方向的維度上學習速度會變快，方向改變的時候學習速度會變慢。. "一顆 ...
介绍顺序:SGD -> SGDM -> NAG ->AdaGrad -> RMSProp -> AdaDelta -> Adam -> Nadam SGD( 随机梯度下降法) 首先理解优化器要先懂得梯度下降法 个人理解GD系列的通俗数学表达式(仅供参考) α表示学习率，ΔT表示梯度（以下三种方法的ΔT代表含义并不
x 的目标函数的梯度计算为. (11.4.2) ∇ f ( x) = 1 n ∑ i = 1 n ∇ f. i. ( x). 如果使用梯度下降法，则每个自变量迭代的计算代价为 O ( n) ，它随 n 线性增长。. 因此，当训练数据集较大时，每次迭代的梯度下降计算代价将较高。. 随机梯度下降（SGD）可降低每次迭代时的 ...
