前言
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在机器学习中，损失的线性组合无处不在。虽然它们带有一些陷阱，但仍然被广泛用作标准方法。这些线性组合常常让算法难以调整。
在本文中，提出了以下论点：
机器学习中的许多问题应该被视为多目标问题，但目前并非如此；
「1」中的问题导致这些机器学习算法的超参数难以调整；
检测这些问题何时发生几乎是不可能的，因此很难解决这些问题。
有一些方法可以轻微缓解这些问题，并且不需要代码。
梯度下降被视为解决所有问题
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