凸性
凸性（convexity）在优化算法的设计中起到至关重要的作用， 这主要是由于在这种情况下对算法进行分析和测试要容易。 换言之，如果算法在凸性条件设定下的效果很差， 那通常我们很难在其他条件下看到好的结果。 此外，即使深度学习中的优化问题通常是非凸的， 它们也经常在局部极小值附近表现出一些凸性。 这可能会产生一些像 （Izmailov et al., 2018）这样比较有意思的新优化变体。
%matplotlib inline
import numpy as np
import torch
from mpl_toolkits import mplot3d
from d2l import torch as d2l定义
在进行凸分析之前，我们需要定义凸集（convex sets）和凸函数（convex functions）。
凸集
凸集（convex set）是凸性的基础。简单地说，如果对于任何连接a和b的线段也位于x中,则向量空间中的一个集合x是凸（convex）的。 在数学术语上，这意味着对于所有
。
这听起来有点抽象，第一组存在不包含在集合内部的线段，所以该集合是非凸的，而另外两组则没有这样的问题。
设X和Y是凸集，那么也是凸集的。 现在考虑任意
， 因为X和Y是凸集， 所以连接a和b的线段包含在
和
中。 鉴于此，它们也需要包含在
中，从而证明我们的定理。
因此线段也不在中，因此证明了凸集的并集不一定是凸的，即非凸（nonconvex）的。
通常，深度学习中的问题是在凸集上定义的。在某些情况下，我们使用有界长度的变量，例如球的半径.
