在深度学习中,优化指的是调整模型参数以最小化损失函数的过程。局部极小值是指在参数空间中存在的一种情况,其中某个点的损失函数值比其周围任何其他点的损失函数值都要低,但这个点并不是全局最小值。换句话说,局部极小值是在某个特定的区域内,损失函数达到了一个局部最小值,但在整个参数空间中可能存在更低的全局最小值。
深度学习优化的挑战之一就是如何避免陷入局部极小值而无法达到全局最小值。如果优化算法停留在局部极小值附近,而不是找到全局最小值,那么模型的性能可能会受到影响,导致训练结果不理想。为了克服这个挑战,研究人员和工程师们开发了各种优化算法和技术,如随机初始化、自适应学习率调整、参数初始化策略、正则化技术等,来帮助优化算法更好地逃离局部极小值并达到全局最优解。