对神经网络而言，使用同一架构的网络，从不同初始值开始优化，最终的泛化效果可以完全不同。在传统的机器学习中，对优化算法和泛化性能的研究是分开的，但对深度学习这样的非凸问题而言，两者是密不可分的。本文试图对这个问题做出统一的解释。神经网络有很多异于传统机器学习
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