在 Why Deep Structure 一文中我已经说明了 Deep Structure 的表示能力很强，以及相比 Shallow Structure 的优势所在。但“能力越大责任越大”，拟合能力越强的模型往往越难找到最优解。
本文根据李宏毅老师的讲义整理了关于 Deep Learning 中的 Optimization 部分的一个特殊情形，即梯度为 0 的情形。
首先，我们知道，若损失函数为凸函数，则使用梯度下降法找到的局部最优解即为全局最优解，但深度学习难就难在其损失函数通常不是凸函数，如图所示：
图中通过一个很简单的例子说明了为什么 DL 的 Loss Function 通常非凸。假如我们当前找到了一组权重使得 Loss Function 达到局部最小值，那么我们通过交换神经元的位置而不改变权重，显然得到的还是局部最小值，而这两者的权重向量是不同的，由其中一个向量变化到另一个向量的过程中 Loss Function 必然会有一个上升过程（因为当前处于局部最小），因此局部的函数图像如右下角的图形所示，是一个非凸函数。
非凸函数的麻烦在于，当我们利用梯度下降法找到局部最小值时，我们不知道和全局最小值相差多少，也无法保证能够得到全局最小值。
但近期的研究中人们猜测，虽然 DL 的损失函数局部最小值很多，但都相差不大，也就是说，当陷入局部最小的时候，我们就得到了一个不错的解。
所以接下来的问题就是，利用梯度下降法能够得到局部最优解吗？
如上图所示，当我们陷入梯度为 0 （或梯度数值非常小）的点时，有可能是局部最小值，有可能是局部最大值，也有可能是鞍点。
当然，利用梯度下降法最终停在局部最大值的可能性几乎为 0，除非你的初始位置就在局部最大值点，使得参数无法更新。
当梯度下降法运行停止的时候，我们要如何判断所在点是以上哪一种情形呢？
其实思路和高中时期求二阶导没有本质区别。首先将 Loss Function 在当前的临界点 进行 Taylor expansion，由于当前导数
，因此函数值在
附近的变化情形由二阶项决定。
这里就自然引出了 Hessian Matrix 的定义。
由图中的形式我们知道，若 是正定矩阵（即对任意
，都有
），则
在点
附近的所有
的取值都大于在
的取值（因为二次项恒正），所以
是 local minimum。
同理，若 是负定矩阵，则
在点
附近的所有
的取值都小于在
的取值（因为二次项恒负），所以
是 local maximum。
若有时, 有时
，则
是一个鞍点。
需要注意的是，如果 是半正定或半负定的，即对任意
，都有
或
，则无法确定
是哪一种情形，因此当
的时候，决定
附近点的取值的就变成三次项了。
最后，需要说明的是，梯度下降法有时候会卡住，也就是说 Loss Function 的值不再呈下降趋势，而是在某个值附近振荡，这时候我们往往认为是接近临界点导致的，而事实并不一定如此。
如图所示，当梯度下降法导致的 Loss Function 变化平缓的时候，其实它的梯度值仍然可能很大。
此外，在实践中人们发现，DL 的训练过程中 Loss Function 的变化趋势更像下面的形式。
也就是说，我们一直在不断跳入鞍点（下降）然后逃离（上升），而不是一路下降停在一个局部最优点。
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