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探析单隐层ReLU神经网络局部极小值：特性、判定与应对策略

一、引言

1.1研究背景与意义

深度学习作为机器学习领域的重要分支，近年来取得了令人瞩目的进展，在图像识别、语音识别、自然语言处理等众多领域展现出卓越的性能，推动了人工智能技术的飞速发展。神经网络作为深度学习的核心模型，通过构建复杂的非线性映射，能够自动从大量数据中学习特征和模式，从而实现对各种任务的有效处理。

在神经网络的训练过程中，优化算法起着至关重要的作用。其目标是通过调整网络的参数（如权重和偏置），使损失函数达到最小值，从而使模型能够准确地对输入数据进行预测和分类。然而，由于神经网络的损失函数通常具有高度的非凸性，这使得优化