损失曲面
● 就绪
点击或拖拽画布设置起点；橙色箭头指向当前 −∇L 方向，轨迹显示走过的路径。
教学说明
梯度下降每一步都沿着当前梯度的反方向走一小段：θ ← θ − η·∇L。 学习率 η 控制步幅：太小收敛慢，太大会在山谷两侧震荡甚至“飞出”曲面。 动量 β 把历史速度累加进来，像小球滚下山时保留惯性，能更快穿过平缓区域； 但在非凸曲面里，它也可能带着优化器越过真正的低谷。
切换右侧的“Himmelblau 山谷”，可以看到多个局部最低点：起点不同，优化器可能被困在离起点最近的坑里。 把起点拖到不同位置， rerun 几次，体会初值如何决定最终落点。
本演示是教学可视化，不是可用于真实训练的 ML 框架。