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优化器
在梯度下降算法中，有各种不同的改进版本。在面向对象的语言实现中，往往把不同的梯度下降算法封装成一个对象，称为优化器。
算法改进的目的，包括但不限于:
加快算法收敛速度;
尽量避过或冲过局部极值;
减小手工参数的设置难度，主要是Learning Rate(LR)。
常见的优化器如:普通GD优化器、动量优化器、Nesterov、AdagradRMSprop、Adam、AdaMax、Nadam。

动量优化器

Adagrad优化器

RMSprop优化器

Adam优化器