梯度下降法是神经网络中最为常用的优化算法，它的主要思想是通过不断迭代来调整神经网络中的参数，从而使得损失函数逐渐逼近全局最小值。然而，由于神经网络中存在大量的非凸性和高维度特征，因此梯度下降法容易收敛到局部最优解，而无法得到全局最优解，这也是深度学习中面临的一大挑战。

尽管如此，梯度下降法仍然在深度学习领域中应用广泛，主要有以下几个原因：

1. 实际上许多问题不存在局部极小值或者局部鞍点

虽然梯度下降法容易局部最优，但是实际上很多问题并不存在局部最优或者局部鞍点。例如，对于具有足够数量的隐藏神经元和合适的激活函数的神经网络，其损失函数通常是光滑、连续的，并不存在太多的局部最优点或者局部鞍点，因此使用梯度下降法进行优化，可以有效地找到全局最小值点。

2. 随机初始化可以避免陷入局部最优

神经网络的参数通常会随机初始化，这样初始参数的位置通常不同，如果每次随机初始化的位置都不同，那么就有可能更有利于找到全局最小值点。因此，在实践中，通常需要探究多种不同的随机初始化方法，以获得更好的结果。

3. 优化算法的改进

除了传统的梯度下降法外，还出现了一些更加高级的优化算法，如Adam、Adadelta、Adagrad等，它们克服了传统梯度下降法的缺点，更加稳定，可以更快地到达全局最优点，同时能够更好地处理非凸性问题。

4. 数据量的增加

随着数据量的增加，神经网络的性能也随之提升。更多的数据意味着更多的信息，这有助于避免局部最小值或者局部鞍点。因此，随着数据量的增加，神经网络的效果也会变得更加稳定。

总之，尽管梯度下降法容易收敛到局部最优，但是由于现实中许多问题并不存在局部最优，随机初始化、优化算法的改进以及大规模数据的应用都有助于避免这个问题。因此，梯度下降法仍然是深度学习领域中最为常用的优化算法之一，其重要性不可低估。

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