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딥 러닝의 로컬 최소 점 vs 안 장점
Andrew Ng (안타깝게도 더 이상 찾을 수없는 비디오)에서 딥 러닝 문제에서 로컬 최소값에 대한 이해가 이제 고차원 공간에서 문제가 적은 것으로 간주된다는 의미에서 어떻게 변화했는지에 대한 이야기를 들었습니다. 딥 러닝) 임계점은 로컬 최소값보다 안 장점 또는 고원 일 가능성이 높습니다. 나는 "모든 지역 최소값이 세계 최소값"이라는 가정에 대해 논의한 논문 …