優化問題中的兩個挑戰是？

局部最小值

鞍點

梯度消失

梯度爆炸

Answer Area
Correct Answer

shut 
Answer Key ：

概念題，答案是AB。 優化問題中的兩個挑戰：局部最小值和鞍點。這兩種情況都會造成梯度接近或變成零，從而使得網絡很難繼續優化。 低維空間的非凸優化問題：主要是存在一些局部最優點。采用梯度下降方法時，不合適的參數初始化會導致陷入局部最優點，因此主要的難點是如何選擇初始化參數和逃離局部最優點。 高維空間中非凸優化的難點：并不在于如何逃離局部最優點，而是如何逃離鞍點。鞍點（saddle point）是梯度為0，但是在一些維度上是最高點，在另一些維度上是最低點。

與50位技術專家面對面20年技術見證，附贈技術全景圖

總結

以上是生活随笔為你收集整理的优化问题中的两个挑战是？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。