深度学习常用优化器Optimizer

tf.train.GradientDescentOptimizer

计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值。

$W+=-a*dx$
tf.train.MomentumOptimizer

给定一个动量，让优化器下降时带一个加速度，下降速度变快。

$m=b1*m-a*dx$
$W+=m$
tf.train.AdagradOptimizer

动态改变学习速率，提高下降速度。

$v = dx^2$
$W+=-(a/\sqrt v)*dx$
tf.train.RMSPropOptimizer

在Adagard算法中引入Momentum算法中的加速度

$v = b1*v + (1-b1)*dx^2$
$W+=-(a/\sqrt v)*dx$
tf.train.AdamOptimizer

目前用得最广的优化算法，它结合了Adagard和Momentum的优点，相当于给优化器加速度的同时限制一个范围。

$m = b1*m + (1-b1)*dx$
$v = b2*v + (1-b2)*dx^2$
$W+=-(a*m/\sqrt v)*dx$

各优化器动态效果如下：

Optimizer.gif

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