Gradient descent
梯度下降，通过计算损失曲线上的梯度决定下一步该往哪里走，直到梯度为零，找到损失最小值，即最优解。
但如果曲线上存在多个凹点，它有可能只能找到局部最小值，而不是全局最优解，因为在凹点处梯度为零，模型无从学习和更新参数了。

感觉可以用来表现康纳的一生，学习怎样成为人类，但或许并未达到最理想的结果。

感谢@曲率裤子飞船 老师用无敌构图和意象帮俺具象化了这个抽象概念，感觉这种需求完全就是在刁难老师👉👈真的非常感激老师创作出如此具有故事感的画面——！

ps感觉右边记忆x光片阴差阳错还很像卷积神经网络的一层层layer，简直集古早ml之知识点大成（不）

pps把评论里的那版美美色调也拿来当一下高清主图哼哼

#底特律变人[超话]##底特律:变人#