优化问题中的两个挑战是？

局部最小值

鞍点

梯度消失

梯度爆炸

Answer Area
Correct Answer

shut 
Answer Key ：

概念题，答案是AB。优化问题中的两个挑战：局部最小值和鞍点。这两种情况都会造成梯度接近或变成零，从而使得网络很难继续优化。低维空间的非凸优化问题：主要是存在一些局部最优点。采用梯度下降方法时，不合适的参数初始化会导致陷入局部最优点，因此主要的难点是如何选择初始化参数和逃离局部最优点。高维空间中非凸优化的难点：并不在于如何逃离局部最优点，而是如何逃离鞍点。鞍点（saddle point）是梯度为0，但是在一些维度上是最高点，在另一些维度上是最低点。

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