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高次元ほど勾配法で局所最小値に取り残されづらいgrass

言い換えると、直観には反するものの、ニューラルネットでは単純な問題より複雑な問題のほうが容易に解けるということだ。その理由を大ざっぱに言うと、「重み変数」が大量にあると、高次元の空間に「多方向の道」ができ、それが最小値へとつながることがある。それに対して、変数が少なくなると、単純に局所最小値、つま