加入动量因子的梯度下降法

加入动量因子的梯度下降法是一种常用于深度学习中的优化算法，其基本思想是在梯度下降法的基础上增加一个动量因子，来加速收敛过程并减小震荡，从而更快地找到全局最优解。动量因子可以理解为模拟物理力学中的惯性，使得梯度更新的方向和大小不仅取决于当前的梯度，还考虑了之前的梯度更新方向和大小。

具体来说，在每次迭代中，动量因子会根据之前梯度更新的方向和大小对当前梯度进行加权平均，然后再根据这个平均值来更新权值。这样可以使得权值在更新时更加平滑，避免了过多地震荡，并且在接近极值时能够保持一定的惯性，从而更容易跳出局部最优解，找到全局最优解。