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1.RMSprop算法
1.1.算法流程
除了动量梯度下降法，RMSprop算法也可以加快梯度下降，这个算法的算法流程如下：深度学习基础—动量梯度下降法
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1.2.算法原理
和动量梯度下降不同的是，对dW和db的变成了平方项，同时权重更新变为了(dW/sqrt(SdW))和(db/sqrt(Sdb))，这样做的原因如下：
如上图，损失函数是关于参数W和b的函数，因此简化为x轴表示W的优化方向，y轴表示b的优化方向。同动量梯度下降，我们希望减少y轴方向的摆动，加快x轴方向的优化，因此有SdW和Sdb。观察微分的方向，可以发现：摆动幅度过大，因此损失函数的斜率在b方向上的分量更多，也就是db更大，相反dW更小。于是SdW更小，Sdb更大。为了让W的变化幅度更大（加速x轴），b的变化幅度更小（减小y轴摆动），因此为W更新公式的dW除以一个较小的数，即sqrt(SdW)，b更新公式的db除以更大的数，即sqrt(Sdb)，达到削减大梯度的方向的梯度，增加小梯度方向的梯度，从而减小摆动，进而可以选择较大的学习率，加快模型的收敛。
注意：为了防止分母为0的风险，可以给分母+ℇ，即sqrt(SdW)+ℇ，ℇ通常取10^(-8)，同理sqrt(Sdb)也是。
2.Adam 优化算法
Adam 优化算法是RMSprop算法和动量梯度下降法的结合版，该算法性能优秀，已被证明能适用多种不同结构的神经网络。该算法的算法流程如下：
本算法有很多超参数：学习率a，动量梯度下降法参数b1，RMSprop算法参数b2，ℇ。对于这些参数，默认b1=0.9，b2=0.999，ℇ=10^(-8)。一般不需要变动，但是学习率需要多次调试找到合适值。