凸： 指的是顺着梯度方向走到底就一定是最优解 ，大部分传统机器学习问题都是凸的。 非凸： 指的是顺着梯度方向走到底只能保证是局部最优，不能保证是全局最优。 深度学习以及小部分传统机器学习问题都是非凸的。
点击链接了解更多巴鲁夫凸与非凸的区别
