判断一个模型是否陷入了局部最优解的陷阱并不总是直观的，但有一些迹象和方法可以帮助我们做出判断：

训练进程停滞： 如果模型的训练误差或验证误差在经过多次迭代后停止改善或改善非常缓慢，这可能是一个迹象。

训练和验证误差的差异： 如果模型在训练数据上表现良好，但在验证数据上表现不佳，这可能是过拟合的迹象，而不一定是陷入局部最优。但如果训练和验证误差都很高，则可能是局部最优的问题。

模型响应对超参数的变化不敏感： 如果调整模型的超参数（如学习率、层数、隐藏单元数等）对模型性能的提升作用有限，这可能表明模型已经陷入局部最优。

误差表面的可视化： 虽然在高维空间中很难实现，但在一些简单的模型中，通过可视化损失函数相对于一个或两个参数的误差表面，可以直观地看到局部最优点。

梯度消失： 在深度网络中，如果层间的梯度变得非常小，这可能是梯度消失问题，导致模型无法继续有效学习，从而可能陷入局部最优。

随机重启： 从不同的初始化条件开始训练模型。如果模型始终收敛到类似的性能水平，这可能表明该问题的局部最优不是主要问题。反之，如果性能有很大的变化，则可能存在多个局部最优点。

使用更复杂/简单的模型进行比较： 如果一个更简单或更复杂的模型能够达到更好的性能，这可能表明当前模型陷入了局部最优。

需要注意的是，由于深度学习优化问题的复杂性，完全确定一个模型是否陷入局部最优是非常困难的。通常，我们通过上述迹象和实验方法来推测和调整。