解释局部最小和全局最小的概念（面试题200合集，高频、关键）

解释局部最小和全局最小的概念

在数学和优化理论中，局部最小（Local Minimum）和全局最小（Global Minimum）是描述函数最小值的重要概念。它们在机器学习、深度学习等领域中应用广泛，因为这些领域常常需要找到损失函数的最优解。下面我们分别对这两个概念进行详细解释。

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局部最小（Local Minimum）

定义：
局部最小是指函数在某一点处的值小于或等于其邻近区域内所有点的值。数学上，对于一个函数 f ( x ) f(x)