tensorflow的三类优化算法之间的差异

在构建神经网络模型的过程中，tensorflow框架为用户提供了三种优化器选项，具体如下：

import tensorflow as tf

tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss)

该优化工具基于梯度下降策略进行参数调整，其中learning_rate用于控制学习速率，而loss则表示当前模型的损失函数值。

通过应用梯度下降算法，模型参数将沿着损失函数梯度的相反方向进行调整，即朝着损失值降低的方向移动，从而完成对参数的迭代更新过程。

通过调用tf.train.MomentumOptimizer函数，以学习率和动量作为超参数对损失函数进行最小化操作。该优化算法在参数更新过程中引入了动量机制，其中学习率用于控制更新步长，而动量则作为另一个关键超参数参与计算，其具体的更新公式如下：

通过调用tf.train.A