RMSProp优化器的主要思想是对梯度进行加权平均，使得在梯度更新时，对于变化剧烈的梯度进行较小的更新，对于变化缓慢的梯度进行较大的更新。然而，RMSProp 也有一定的局限性，例如它需要选择合适的超参数（如 𝛼α，𝜆λ 等），并且没有统一的规则来确定这些超参数的**值。这样可以对不同参数的学习率进行自适应调整，对于梯度变化较大的参数给予较小的学习率，而对于梯度变化较小的参数给予较大的学习率，从而提高训练的效率和稳定性。总的来说，RMSProp是一种有效的优化器，特别适合于处理深度学习中的复杂问题。
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