关于五种常见神经网络优化算法在Matlab中的对比分析（含SGD、SGDM、Adagrad、AdaDelta和Adam）
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简介：
本文针对五种常见的神经网络优化算法——随机梯度下降(SGD)、SGD动量(M)、Adagrad、AdaDelta及Adam，在MATLAB平台进行性能对比分析，旨在为深度学习研究者提供实践指导。
SGD（随机梯度下降）是神经网络中最基本的优化算法之一。它通过从数据集中随机选取小批量样本进行训练，并根据这些样本计算出的梯度来更新模型参数。尽管 SGD 算法简单且易于实现，但由于在训练过程中可能会遇到较大的梯度波动问题，导致收敛速度较慢。
SGDM（带有动量的随机梯度下降）是对 SGD 的改进版本。它通过引入“动量”这一概念，在权重更新时考虑了之前迭代的历史信息，从而加速了算法向最优解的逼近过程。“动量”的作用类似于物理中的惯性效应：当模型沿着某个方向移动得越快，则该方向上的加速度就越小；反之亦然。
Adagrad（自适应梯度法）是一种能够根据每个参数在训练过程中累积到的历史梯度信息来自行调整学习率的优化算法。这种方法使得 Adagrad 能够更好地处理稀疏特征问题，但与此同时，在长时间迭代后可能会因为过度减小学习率而影响模型的学习效率。
AdaDelta 是对 Adagrad 的改进版本，旨在解决其在长期训练过程中由于持续缩小学习率而导致的问题。
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