深度學習作為現(xiàn)今機器學習領域中的重要的技術手段，在圖像識別、機器翻譯、自然語言處理等領域都已經(jīng)很成熟，并獲得了很好的成果。文中針對深度學習模型優(yōu)化器的發(fā)展進行了梳理，介紹了常用的梯度下降、動量的梯度下降、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、Nadam、ANGD等優(yōu)化方法，也對學習率的衰減方式有分段常數(shù)衰減、多項式衰減、指數(shù)衰減、自然指數(shù)衰減、余弦衰減、線性余弦衰減、噪聲線性余弦衰減等方法進行了總結，對深度學習現(xiàn)階段存在的問題以及對未來的發(fā)展趨勢進行了闡述，為入門深度學習的研究者提供了較為完整的最優(yōu)化學習材料以及文獻支持。

　　幾十年來，人工智能一直是公眾的熱點話題。從20 世紀50 年代開始，人們一直希望，基于邏輯、知識表示、推理和計劃的經(jīng)典人工智能技術將產(chǎn)生革命性的軟件，它可以理解語言，控制機器人，并提供專家建議。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，深度學習技術已經(jīng)成為研究中的熱點，深度學習的發(fā)展為人工智能的實現(xiàn)提供了很大的幫助，不論是推薦系統(tǒng)、圖像識別、機器翻譯等，都已獲得很大的成功。但是這些系統(tǒng)的實現(xiàn)，都是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建立及訓練，它同時也伴隨著最小化損失函數(shù)的目標，故而如何尋找到最小值或極小值成為優(yōu)化模型的一個重點。

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　　當研究者試圖提高深度學習系統(tǒng)的性能時，大致可以從三個方面入手解決。第一是提高模型的結構，比如增加神經(jīng)網(wǎng)絡的層數(shù)，或者將簡單的神經(jīng)元單位換成復雜的LSTM 神經(jīng)元，比如在自然語言處理領域內，利用LSTM 模型挖掘語法分析的優(yōu)勢。第二個方法是改進模型的初始化方式，保證早期梯度具有某些有益的性質，或者具備大量的稀疏性，或者利用線性代數(shù)原理的優(yōu)勢。最后的方法就是選擇更強大的學習算法，比如對度梯度更新的方式，也可以是采用除以先前梯度L2 范數(shù)來更新所有參數(shù)，甚至還可以選用計算代價較大的二階算法。

　　在梯度下降中，原始算法是使用給定的學習率，全局進行更新參數(shù)。在最優(yōu)化的初期，學習率可以大一點，讓參數(shù)以較大的步伐進行更新，在后期則需要減小學習率，以免較大步長越過最優(yōu)值，而來回動蕩。故而研究者對學習率有了新的更新方式，甚至是自適應學習率。

　　本文就將針對模型優(yōu)化器的方法梯度下降、動量的梯度下降、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam、Nadam 等方法以及學習率的衰減方式分段常數(shù)衰減、多項式衰減、指數(shù)衰減、自然指數(shù)衰減、余弦衰減、線性余弦衰減、噪聲線性余弦衰減等研究進行了系統(tǒng)的梳理，并對深度學習發(fā)展存在的問題進行了分析，以及對未來的發(fā)展進行了展望，有助于剛入門深度學習的研究者系統(tǒng)地學習，對進一步優(yōu)化方法的研究及應用也奠定了一定的基礎。