三个层级讲透梯度下降：从蒙眼下山到非凸优化
cneuralnetwork · x · 2026-11-06
作者用三种深度解释梯度下降：
- 给 10 岁小孩：蒙眼站在山上，感受哪边是下坡，小步走，重复直到走到低处。
- CS 学生：沿损失梯度的反方向更新模型参数，以最小化目标函数。
- 研究者：优化动态取决于损失景观、曲率、随机梯度噪声和学习率调度；在非凸设置下，不保证收敛到全局最优。
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