14-机器学习与大模型制作数学教程-第1章 1-6 费马定理与极值判定

数学中的就是在机器学习中，我们常常听到“找到损失函数的最小值”或者“模型在验证集上表现最好”。这里的“最好”其实就极值问题。而极值的判定离不开费马定理（Fermat’s Theorem）以及随之而来的判别方法。

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1. 生活类比：上下坡与停车点

想象你骑自行车上坡，下坡，最终到达山谷或者山顶。

• 在山顶（极大值点），你的速度一瞬间降为零，再开始下滑。
• 在山谷（极小值点），你的速度也会归零，然后才开始爬坡。

结论：在极值点，切线斜率通常为 0。
这就是费马定理的核心思想。

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2. 费马定理（Fermat’s Theorem）

定理内容：
如果函数 $f(x)$ 在点 $x_0$处取得局部极值，且$f(x)$ 在 $x_0$处可导，那么：

$f^{\prime }(x_0)=0$

换句话说：

• 局部极大值点或极小值点的导数必须为0（或导数不存在）。
• 但是！导数为 0 不一定就是极值，比如$f(x)=x^3$ 在 $x=0$ 处 $f^{\prime }(0)=0$，但这不是极值点。

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3. 几何意义

导数代表切线斜率。

• 在极大值点：函数先增后减，切线斜率从正变负，必然经过0。
• 在极小值点：函数先减后增，切线斜率从负变正，也必然经过0。

图示说明：上图表示导数变化的过程。函数在导数为零的点，可能成为极大值或极小值的候选点。

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4. 极值判定方法

找到候选点 $f^{\prime }(x)=0$后，我们还要进一步判定：

（1）一阶导数判别法

• 若 $f^{\prime }(x)$ 在 $x_0$ 附近由 正 → 负，则 $x_0$ 是极大值。
• 若 $f^{\prime }(x)$ 在 $x_0$ 附近由 负 → 正，则 $x_0$ 是极小值。
• 若符号不变，则不是极值点。

（2）二阶导数判别法

• 若 $f^{\prime \prime }(x_0)>0$，函数在此处“开口向上”，则为极小值。
• 若 $f^{\prime \prime }(x_0)<0$，函数在此处“开口向下”，则为极大值。
• 若 $f^{\prime \prime }(x_0)=0$，判定不了，需要更高阶分析。

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5. 例子讲解

例子 1：

$f(x)=x^2$

• 一阶导：$f^{\prime }(x)=2x$，解得候选点$x=0$。
• 二阶导：$f^{\prime \prime }(x)=2>0$，所以 $x=0$是极小值点。

例子 2：

$f(x)=-x^2$

• 一阶导：$f^{\prime }(x)=-2x$，解得候选点$x=0$。
• 二阶导：$f^{\prime \prime }(x)=-2<0$，所以 $x=0$是极大值点。

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6. 在机器学习中的应用

在训练机器学习模型时，大家常常需要最小化损失函数。

• 损失函数极小化就是寻找函数的极小值点。

• 梯度下降法的核心：

  $$

  \theta \leftarrow \theta - \eta \cdot \nabla f(\theta)

  $$

  其中 $\nabla f(\theta )$就是导数/梯度。算法的目标就是找到让导数为0 的点。

在大模型创建中，比如训练 GPT 这样的模型时：

• 模型的参数量可能有上亿甚至上千亿。
• 我们依然遵循相同的原则：通过不断更新参数，让损失函数逼近“极小值点”。
• 这就是数学上费马定理在 AI 中的直接应用。

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7. 小结

• 费马定理：极值点必定满足导数为零（或不可导）。
• 极值判定：结合一阶导数符号变化或二阶导数正负来判断。
• 技术延伸：机器学习优化问题的核心，就是不停地寻找这些极小值点。

所以，下次看到“梯度为零”时，可以立刻联想到：
这背后其实就是费马定理在起作用！