理解DL的局部最小

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深度学习在高维空间的梯度下降过程中，遇到的主要问题是鞍点而非局部最小值。大多数局部极小值在损失函数底部，接近全局最小。研究指出，糟糕局部极小值的吸引域较小。优化策略包括设计恰当的损失函数，选择初始权重分布，如均匀或高斯，使用梯度截断和动量优化，以及批量归一化来避免平坦区域和提高优化效果。

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    DL是在一个非常高维的世界里做梯度下降。局部最小值很难形成，因为局部最小值要求函数在所有维度上都是局部最小。更实际得情况是，函数会落到一个鞍点上，如下图：


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