标准梯度下降法：汇总所有样本的总误差，然后根据总误差更新权值
随机梯度下降：随机抽取一个样本误差，然后更新权值 （每个样本都更新一次权值，可能造成的误差比较大）
批量梯度下降法：相当于前两种的折中方案，抽取一个批次的样本计算总误差，比如总样本有10000个，可以抽取1000个作为一个批次，然后根据该批次的总误差来更新权值。（常用）
momentum:当前权值的改变会收到上一次权值的改变的影响，就像小球滚动时候一样，由于惯性，当前状态会受到上一个状态影响，这样可以加快速度。
NAG（Nesterov Accelerated gradient）与momentum相比，它更为聪明，因为momentum是一个路痴，它不知道去哪里，而NAG则知道我们的目标在哪里。也就是NAG知道我们下一个位置大概在哪里，然后提前计算下一个位置的梯度。然后应用于当前位置指导下一步行动。
Adagrad:核心思想是对于常见的数据给予比较小的学习率去调整参数，对于不常见的数据给予比较大的学习率调整参数。它可以自动调节学习率，但迭代次数多的时候，学习率也会下降。
RMSprob :采用前t-1次梯度平方的平均值 加上当前梯度的平方 的和再开放作为分母
Adadelta ：不使用学习率
Adam ：会把之前衰减的梯度和梯度平方保存起来，使用RMSprob，Adadelta相似的方法更新参数
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