常见优化器

1. SGD
        梯度下降法根据每次更新参数时使用的样本数量分为Stochastic Gradient Descent(随机梯度下降法，SGD)、mini-batch Gradirnt Descent(小批量梯度下降法，mBGD)和Batch Gradient Descent(批量梯度下降法，BGD)三种。通常所说的SGD指的是小批量梯度下降法，这里也是。
        批量梯度下降法是梯度下降法最常用的形式，也就是在更新参数时使用所有的样本;随机梯度下降法与批量梯度下降法的原理类似，不过在求取梯度时没有使用所有的样本，而是仅仅选取一个样本来求梯度;小批量梯度下降法则是批量梯度下降法和随机梯度下降法的折衷，在计算梯度时选择部分样本进行计算，即样本数介于1与总数之间。
        对于小批量梯度下降法，其更新公式如下：
   

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