深度學習中的優化演算法
標準梯度下降法： 標準梯度下降先計算所有樣本彙總誤差，然後根據總誤差來更新權值 缺點：當訓練樣本比較大時，更新一次權值需要的時間比較長，因為要將所有的樣本都訓練一次才更新權值。 隨機梯度下降法： 隨機梯度下降隨機抽取一個樣本來計算誤差，然後更新權值 缺點：更新權值雖然非常快，但可能引入比較多的噪聲，因為重新的更新方向可能是錯誤的方向。 批量梯度下降法： 批量梯度下降算是一種折中的方案，從總樣本中選取一個批次（比如一共有10000個樣本，隨機選取100個樣本 作為一個batch），然後計算這個batch的總誤差，根據總誤差來更新權值。是標準梯度下降法和隨機梯度下降法的一個折中方案。
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