【ML&DL】【skimming】Global Optimality in Neural Network Training
补了一下2017年的CVPR，Global Optimality in Neural Network Training[1] 论文一览： 痛点 深度学习取得了很大的成功，但是对其成功原因的数学解释却还是一个难点。很大一个原因是对深度网络的参数学习是一个非凸的过程。而优化算法有陷入非global minima的可能。凸优化问题的局部极小值也是全局极小值，因此学习问题的凸公式通常更可取，因为它们有助于
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