log： 公式： 求导： 求导： LR： https://www.imooc.com/article/46843 ftrl优化： https://www.cnblogs.com/massquantity/p/12693314.html weighted LR： https://www.cnblogs.com/hellojamest/p/11871108.html FM： http://castellanzhang.github.io/2016/10/16/fm_ftrl_softmax/#more https://cloud.tencent.com/developer/article/1772608
本文深入探讨了深度学习中的优化算法，包括基本的梯度下降法及其变种，详细解释了FTRL优化器的工作原理，并介绍了加权逻辑回归（weightedLR）的应用。同时，还讨论了因子分解机（FM）在特征组合中的作用以及在实际问题中的实现。链接提供了更多相关资源。
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