动量梯度下降法 Momentum

动量梯度下降法是对梯度下降法的一种优化算法，该方法学习率可以选择更大的值，函数的收敛速度也更快。
梯度下降法就像下面这张图，通过不断的更新 w与b，从而让函数移动到红点，但是要到达最优解，需要我们不断的迭代或者调整学习率来达到最后到达最优解的目的。
但是调大学习率会导致每一次迭代的步长过大，也就是摆动过大，误差较大。调小学利率会让迭代次数增加。而增加迭代次数则明显的增加了训练时间。
动量梯度下降法不但能使用较大的学习率，其迭代次数也较少

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一、指数加权和
二、动量梯度下降法

一、指数加权和

在理解动量梯度下降法之前，我们首先要了解指数加权平均数，这是动量梯度下降法的核心。

那么，什么是指数加权平均数呢，我们这里举例说明。

下面是一个同学的某一科的考试成绩：平时测验 80，期中 90，期末 95 学校规定的科目成绩的计算方式是：平时测验占

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