SGD（随机梯度下降算法）的缺点

虽然SGD很容易实现，到是在解决某些问题时，可能没有效率
例如：

# coding: utf-8
class SGD:def __init__(self, learning_rate=0.01):self.learning_rate = learning_ratedef update(self, params, grads):for key in params.keys():params[key] -= self.learning_rate * grads[key]"""在应用中，optimizer = SGD()optimizer.update(params, grads)深度学习的很多框架中都实现了各种优化算法，并且提供了可以简单切换这些方法的构造，直接调用即可"""

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