鞍点（Saddle Point）の理解
問題
以下の文章を読み、空欄 ( あ ) ～ ( う ) に当てはまる語句の組み合わせとして、最も適切なものを1つ選べ。
ディープラーニングにおける損失関数の最適化において、パラメータの次元数が非常に大きくなると、真の極小値よりも ( あ ) に陥る確率が極めて高くなる。( あ ) とは、ある方向から見ると極小値であるが、別の方向から見ると ( い ) となっている点である。この点においては勾配がほぼゼロとなるため、単純な勾配降下法では学習が停滞してしまうプラトー現象を引き起こしやすい。この問題の性質を解析する際、損失関数の2階微分で構成される ( う ) 行列の固有値が正負混在していることが指標となる。
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