非凸性問題意思

在數學優化和機器學習中，「非凸性」(Non-convexity) 指的是一個函數或一個問題的結構，其中至少有一個局部最小值不是全局最小值。與之相對的是凸性，在凸問題中，所有的局部最小值都是全局最小值。

非凸問題通常更難解決，因為它們可能有多個局部最小值，並且找到全局最小值並不容易。在許多情況下，找到全局最小值可能需要詳細的領域知識或專門的算法。

在機器學習中，許多模型和損失函數都是非凸的，這使得優化過程更加困難。例如，支持向量機(SVM) 的核函數和許多神經網絡的權重共享結構都導致了非凸問題。在這些情況下，通常使用近似算法或啟發式算法來找到一個好的解決方案，而不是保證的全局最小值。