RMSProp优化算法
而本文要介绍的RMSProp优化算法是AdaGrad算法的一种改进。
首先给出AdaGrad算法：
再抛出原始的RMSProp算法:
可以看出RMSProp优化算法和AdaGrad算法唯一的不同，就在于累积平方梯度的求法不同。RMSProp算法不是像AdaGrad算法那样暴力直接的累加平方梯度，而是加了一个衰减系数来控制历史信息的获取多少。见下：
1.AdaGrad算法的改进。鉴于神经网络都是非凸条件下的，RMSProp在非凸条件下结果更好，改变梯度累积为指数衰减的移动平均以丢弃遥远的过去历史。
2.经验上，RMSProp被证明有效且实用的深度学习网络优化算法。
相比于AdaGrad的历史梯度：
直观理解作用
简单来讲，设置全局学习率之后，每次通过，全局学习率逐参数的除以经过衰减系数控制的历史梯度平方和的平方根，使得每个参数的学习率不同
那么它起到的作用是什么呢？
参数的学习率不同**
那么它起到的作用是什么呢？
起到的效果是在参数空间更为平缓的方向，会取得更大的进步（因为平缓，所以历史梯度平方和较小，对应学习下降的幅度较小），并且能够使得陡峭的方向变得平缓，从而加快训练速度。