An overview of gradient descent optimization algorithms (更新到Adam)

Momentum:解快了收敛速度，同时也减弱了SGD的波动

NAG: 减速了Momentum更新参数太快

Adagrad: 出现频率较低参数采用较大的更新，对于出现频率较高的参数采用较小的,不共用一个学习率

Adadelta:解决了Adagrad后续学习率为0的缺点，同时不要defalut 学习率

RMSprop:解决了Adagrad后续学习率为0的缺点

Adam: 结合了RMSprop和Momentum的优点，Adam might be the best overall choice

参考博客：http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/index.html#batchgradientdescent（真大神）