本文探讨了机器学习中损失函数线性组合的普遍性，指出这种组合导致多目标问题，使算法优化变得困难。作者通过样例分析揭示了损失的线性组合在不同模型下可能造成优化失败的原因，特别是帕累托前沿面的凹形特征。优化过程中，梯度下降可能会陷入局部最优，而非期望的平衡点，强调了超参数调整的挑战和潜在问题。
前言
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在机器学习中，损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱，但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。
在本文中，提出了以下论点：
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机器学习中的许多问题应该被视为多目标问题，但目前并非如此
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