本文提出了一種新的優化算法系列,稱為各向異性高斯平滑梯度下降 (AGS-GD)、AGS 隨機梯度下降 (AGS-SGD) 和 AGS-Adam,它們採用各向異性高斯平滑來增強傳統的基於梯度的優化方法,包括 GD、SGD 和 Adam,旨在解決優化方法陷入局部最小值的問題。