CS 教授：3D 损失曲面可视化反而误导，高维优化直觉不可靠
CSProfKGD · x · 2026-10-26
一位机器学习教授在讨论梯度下降教学时提出：从简单凸曲面讲起最合理，而把越来越复杂的损失曲面画成 3D 图反而有误导性。他认为这种低维（2D/3D）景观直觉，正是历史上学界对梯度优化持怀疑态度（担心陷入糟糕局部极小）的来源——但在高维优化问题中，这种直觉往往失灵。
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