更快的优化器

训练一个非常大的深度神经网络可能会非常缓慢。 到目前为止，我们已经看到了四种加速训练的方法（并且达到更好的解决方案）：对连接权重应用良好的初始化策略，使用良好的激活函数，使用批量规范化以及重用预训练网络的部分。 另一个巨大的速度提升来自使用比普通渐变下降优化器更快的优化器。 在本节中，我们将介绍最流行的：动量优化，Nesterov 加速梯度，AdaGrad，RMSProp，最后是 Adam 优化。

剧透：本节的结论是，您几乎总是应该使用Adam_optimization，所以如果您不关心它是如何工作的，只需使用AdamOptimizer替换您的GradientDescentOptimizer，然后跳到下一节！ 只需要这么小的改动，训练通常会快几倍。 但是，Adam 优化确实有三个可以调整的超参数（加上学习率）。 默认值通常工作的不错，但如果您需要调整它们，知道他们怎么实现的可能会有帮助。 Adam 优化结合了来自其他优化算法的几个想法，所以先看看这些算法是有用的。