CS 教授称 3D 损失曲面可视化误导优化认知

一位机器学习教授 CSProfKGD 在讨论梯度下降教学时提出，从简单凸曲面讲起最合理，而将越来越复杂的损失曲面画成 3D 图反而具有误导性。他认为这种低维（2D/3D）景观直觉在历史上助长了学界对梯度优化的怀疑，对局部极小值的担忧其实源于低维想象，在高维空间中并不可靠。

2026-10-26 ~ 2026-10-26 · 2 条相关

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