深度學習優化器比較
如圖所示：
經驗之談
對於稀疏資料，儘量使用學習率可自適應的優化方法，不用手動調節，而且最好採用預設值
SGD通常訓練時間更長，但是在好的初始化和學習率排程方案的情況下，結果更可靠
如果在意更快的收斂，並且需要訓練較深較複雜的網路時，推薦使用學習率自適應的優化方法。
Adadelta，RMSprop，Adam是比較相近的演算法，在相似的情況下表現差不多。
在想使用帶動量的RMSprop，或者Adam的地方，大多可以使用Nadam取得更好的效果
參考
1. https://blog.csdn.net/fengchao03/article/details/78208414
2. https://blog.csdn.net/g11d111/article/details/76639460
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