Nesterov accelerated gradient（NAG，涅斯捷罗夫梯度加速）不仅增加了动量项，并且在计算参数的梯度时，在损失函数中减去了动量项，即计算?θJ(θ?γνt?1)，这种方式预估了下一次参数所在的位置。即：

　　νt=γνt?1+η??θJ(θ?γνt?1)，θ=θ?νt

　　如下图所示：

图4 NAG更新

　　详细介绍可以参见Ilya Sutskever的PhD论文[9]。假设动量因子参数γ=0.9，首先计算当前梯度项，如上图小蓝色向量，然后加上动量项，这样便得到了大的跳跃，如上图大蓝色的向量。这便是只包含动量项的更新。而NAG首先来一个大的跳跃（动量项)，然后加上一个小的使用了动量计算的当前梯度（上图红色向量）进行修正得到上图绿色的向量。这样可以阻止过快更新来提高响应性，如在RNNs中[8]。

　　通过上面的两种方法，可以做到每次学习过程中能够根据损失函数的斜率做到自适应更新来加速SGD的收敛。下一步便需要对每个参数根据参数的重要性进行各自自适应更新。

Adagrad

　　Adagrad[3]也是一种基于梯度的优化算法，它能够对每个参数自适应不同的学习速率，对稀疏特征，得到大的学习更新，对非稀疏特征，得到较小的学习更新，因此该优化算法适合处理稀疏特征数据。Dean等[4]发现Adagrad能够很好的提高SGD的鲁棒性，google便用起来训练大规模神经网络(看片识猫：recognize cats in Youtube videos)。Pennington等[5]在GloVe中便使用Adagrad来训练得到词向量(Word Embeddings), 频繁出现的单词赋予较小的更新，不经常出现的单词则赋予较大的更新。

　　Adagrad主要优势在于它能够为每个参数自适应不同的学习速率，而一般的人工都是设定为0.01。同时其缺点在于需要计算参数梯度序列平方和，并且学习速率趋势是不断衰减最终达到一个非常小的值。下文中的Adadelta便是用来解决该问题的。

Adam

　　Adaptive Moment Estimation (Adam) 也是一种不同参数自适应不同学习速率方法，与Adadelta与RMSprop区别在于，它计算历史梯度衰减方式不同，不使用历史平方衰减，直播，其衰减方式类似动量，如下：

　　mt=β1mt?1+(1?β1)gt

　　vt=β2vt?1+(1?beta2)g2t

　　mt与vt分别是梯度的带权平均和带权有偏方差，初始为0向量，Adam的作者发现他们倾向于0向量(接近于0向量)，特别是在衰减因子(衰减率)β1,β2接近于1时。为了改进这个问题，

　　对mt与vt进行偏差修正(bias-corrected)：

　　mt^=mt1?betat1

　　vt^=vt1?betat2

　　最终，Adam的更新方程为：

　　θt+1=θt?ηvt^??√+?mt^

　　论文中建议默认值：β1=0.9，β2=0.999，?=10?8。论文中将Adam与其它的几个自适应学习速率进行了比较，效果均要好。

　　算法的可视化

　　下面两幅图可视化形象地比较上述各优化方法，如图：

图5 SGD各优化方法在损失曲面上的表现

　　从上图可以看出， Adagrad、Adadelta与RMSprop在损失曲面上能够立即转移到正确的移动方向上达到快速的收敛。而Momentum 与NAG会导致偏离(off-track)。同时NAG能够在偏离之后快速修正其路线，因为其根据梯度修正来提高响应性。

图6 SGD各优化方法在损失曲面鞍点处上的表现

　　从上图可以看出，在鞍点（saddle points）处(即某些维度上梯度为零，某些维度上梯度不为零)，SGD、Momentum与NAG一直在鞍点梯度为零的方向上振荡，很难打破鞍点位置的对称性；Adagrad、RMSprop与Adadelta能够很快地向梯度不为零的方向上转移。

　　从上面两幅图可以看出，自适应学习速率方法(Adagrad、Adadelta、RMSprop与Adam)在这些场景下具有更好的收敛速度与收敛性。

　　如何选择SGD优化器