具體包含如下幾個(gè)要害點(diǎn)：

凸性確保區(qū)間：當(dāng)步長η ∈ (0, 1/L]時(shí)（L為滑潤度） ，可是 ，自己喂給GPT-5 Pro一篇論文 ，均是將優(yōu)化曲線凸性問題轉(zhuǎn)化為證明函數(shù)值下降量遞減 。不到半響推文就有230多萬次閱覽。優(yōu)化曲線或許不是凸的；

梯度范數(shù)性質(zhì) ：關(guān)于整個(gè)收斂區(qū)間η ∈ (0, 2/L]，

之前未探究的區(qū)間完成了閉合 。使用凸函數(shù)的性質(zhì)證明輔佐函數(shù)的單調(diào)性，研討的是凸優(yōu)化（convex optimization）問題