Global Minimum
Global minimum 은 목적 함수 전체 영역에서 가장 작은 값을 가지는 지점이다.
어떤 지점이 주변에서는 가장 작지만 전체에서는 더 작은 지점이 따로 있다면 local minimum 이다.
B) 왜 중요한가
gradient descent 는 현재 위치의 gradient 를 따라 움직이므로 non-convex 함수에서는 local minimum, saddle point, plateau 에 머물 수 있다. 반대로 convex optimization 에서는 local minimum 이 곧 global minimum 이므로 최적화 해석이 훨씬 단순해진다.