RMSpro优化器中rho与decay 两参数的区别（keras)

最近在学习 efficienet 使用了 RMSProp 优化器，但是在 keras 使用的时候发现了问题

keras.optimizers.RMSprop(lr=0.001, rho=0.9, epsilon=None, decay=0.0)

RMSprop的初始化中有rho与decay两个参数，但是这两个参数都是衰减因子，那他们之间的区别在哪里呢，官方链接也没有详细解释，

后来在看到一篇回答时才突然了解

可以看到rho就是图中的B参数，B参数是本身就在RMSProp中的衰减因子，而作为decay，它的作用原理是在每个epoch之后对learning rate固定衰减，与算法本身无光，所以在Adam与SGD这些其他的优化器中的原理是相同中

参考：
附上回答链接
学习 RMSProp 原理
learning rate 衰减

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