在优化算法的世界里，"local minimum or global minimum" 是一个绕不开的话题。想象一下，你正在一座山中寻找最低点，但周围环境复杂，有无数的小洼地（local minimum）和一个真正的谷底（global minimum）。找到那个真正的谷底意味着达到最优解，而陷入小洼地则可能让你止步于次优解。
🔍 当我们训练机器学习模型时，这就像是一场寻宝之旅。梯度下降法（Gradient Descent）是我们的指南针，它帮助我们在参数空间中探索。然而，局部最小值就像隐藏的小陷阱，吸引着我们偏离正轨。这时，随机性策略如随机梯度下降（SGD）或动量方法便显得尤为重要，它们增加了跳出局部陷阱的可能性，让我们更接近全局最优解。
🎯 无论是科研还是工程应用，理解并区分 local minimum 和 global minimum 都至关重要。毕竟，谁不想站在全局的巅峰呢？💪📈
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