本文探讨了优化深度学习模型的几种关键算法，包括批量、随机和小批量梯度下降。此外，还介绍了动量算法、AdaGrad、RMSProp和Adam等学习率调整策略，以及学习率退火技术如分段常数衰减、指数衰减和1/t衰减。这些方法对于提升模型训练效率和性能至关重要。
一种寻找损失函数最小化的算法：批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降
梯度下降算法的优化方法：动量算法、adaGra、RMSProp、Adam
学习率退火：分段常数衰减、指数衰减、1/t衰减
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