Optimizer：
tf.train.GradientDescentOptimizer
tf.train.AdadeltaOptimizer
tf.train.AdagradOptimizer
tf.train.AdagradDAOptimizer
tf.train.MomentumOptimizer
tf.train.AdamOptimizer
tf.train.FtrlOptimizer
tf.train.ProximalGradientDescentOptimizer
tf.train.ProximalAdagradOptimizer
tf.train.RMSPropOptimizer
各种优化器对比：
标准梯度下降法：
标准梯度下降先计算所有样本汇总误差，然后根据总误差来更新权值
随机梯度下降法：
随机梯度下降随机抽取一个样本来计算误差，然后更新权值
批量梯度下降法：
批量梯度下降算是一种折中的方案，从总样本中选取一个批次（比如一共有10000个样本，随
机选取100个样本作为一个batch），然后计算这个batch的总误差，根据总误差来更新权
值。
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