深度学习优化器方法及学习率衰减方式的详细资料概述

　　深度学习作为现今机器学习领域中的重要的技术手段，在图像识别、机器翻译、自然语言处理等领域都已经很成熟，并获得了很好的成果。文中针对深度学习模型优化器的发展进行了梳理，介绍了常用的梯度下降、动量的梯度下降、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、Nadam、ANGD等优化方法，也对学习率的衰减方式有分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减等方法进行了总结，对深度学习现阶段存在的问题以及对未来的发展趋势进行了阐述，为入门深度学习的研究者提供了较为完整的最优化学习材料以及文献支持。

　　几十年来，人工智能一直是公众的热点话题。从20 世纪50 年代开始，人们一直希望，基于逻辑、知识表示、推理和计划的经典人工智能技术将产生革命性的软件，它可以理解语言，控制机器人，并提供专家建议。随着大数据时代的到来，深度学习技术已经成为研究中的热点，深度学习的发展为人工智能的实现提供了很大的帮助，不论是推荐系统、图像识别、机器翻译等，都已获得很大的成功。但是这些系统的实现，都是基于深度神经网络模型的建立及训练，它同时也伴随着最小化损失函数的目标，故而如何寻找到最小值或极小值成为优化模型的一个重点。

　　当研究者试图提高深度学习系统的性能时，大致可以从三个方面入手解决。第一是提高模型的结构，比如增加神经网络的层数，或者将简单的神经元单位换成复杂的LSTM 神经元，比如在自然语言处理领域内，利用LSTM 模型挖掘语法分析的优势。第二个方法是改进模型的初始化方式，保证早期梯度具有某些有益的性质，或者具备大量的稀疏性，或者利用线性代数原理的优势。最后的方法就是选择更强大的学习算法，比如对度梯度更新的方式，也可以是采用除以先前梯度L2 范数来更新所有参数，甚至还可以选用计算代价较大的二阶算法。

　　在梯度下降中，原始算法是使用给定的学习率，全局进行更新参数。在最优化的初期，学习率可以大一点，让参数以较大的步伐进行更新，在后期则需要减小学习率，以免较大步长越过最优值，而来回动荡。故而研究者对学习率有了新的更新方式，甚至是自适应学习率。

　　本文就将针对模型优化器的方法梯度下降、动量的梯度下降、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、Nadam 等方法以及学习率的衰减方式分段常数衰减、多项式衰减、指数衰减、自然指数衰减、余弦衰减、线性余弦衰减、噪声线性余弦衰减等研究进行了系统的梳理，并对深度学习发展存在的问题进行了分析，以及对未来的发展进行了展望，有助于刚入门深度学习的研究者系统地学习，对进一步优化方法的研究及应用也奠定了一定的基础。