#浅析# 深度学习如何避免陷入局部最优

当神经网络使用梯度下降算法寻优时，陷入局部最优的条件是所有偏导数在这一点全部为0，

在二维或三维空间似乎这种点很容易遇到，但在极高维的空间中这样的点很难遇到，在高维空间大部分是鞍点；

由于深度神经网络多数情况下在高维进行寻优，因此根据上边的解释很难陷入局部最优