本文提出了一种名为ROOT-SGD的递归平均方法，基于过去的随机梯度，显著提升了随机梯度下降（SGD）的收敛速度。在FashionMNIST和CIFAR10数据集上的实验结果显示，准确率分别提高了0.5%和1.4%。研究还探讨了自适应步长和方差缩减技术在深度学习中的应用，证明其在处理噪声和非凸问题时的有效性。