上篇：02 机器学习任务攻略-学习笔记-李宏毅深度学习2021年度
本节内容及相关链接- 当loss不够好，且梯度接近为0时，应该怎么办？local minima和saddle pointbatchmomentum
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local minima(局部最小值)：在损失函数的迭代过程中，当前参数陷入了局部最小值，即当前gradient为0，且周围点的gradient都是向着loss增大的方向
三维空间中，如图：
二维空间中，如图：
saddle point：当前参数的gradient为0，但是存在周围点的gradient是向着loss减小的方向。
三维图像，如图：
二维图像，如图：
local minima 和 saddle point 统称为 critical point
当gradient接近0，且loss不够小，说明卡在了 critical point
使用矩阵的特征值可以判断当前是卡在local minima还是saddle point。对于saddle point，可以通过特征向量找到方向。详情请参考视频和PPT
解决 critical point 的方法:
1. 采用合适的Batch Size，通常采用较小的Batch Size
2. 在每个epoch后，对train set进行shuffle
3. 增加Momentum
Small Batch 与 Large Batch的比较:
Momentum：为梯度下降增加一个动量（惯性），使其可以逃离local minima
Momentum的具体做法：每次不仅考虑当前的梯度，还考虑上一次更新的梯度。
因为每一个时刻的梯度都考虑了上一时刻的梯度，所以也可换句话说：每次不仅考虑当前的梯度，还考虑之前的所有更新过得梯度
Gradient Descent + Momentum 的具体参数更新公式：
λ
lambda
λ 为要调的超参数
