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这篇文章主要探讨了在深度学习和优化领域中的一些关键概念，包括梯度、偏导数、约束优化以及KKT方法。下面是对这些内容的整理与总结： ### 1. 梯度与偏导数 - **一元函数**：对于一个单一变量的一元函数$f(x)$，驻点（极值点）可以通过求解其导数$df/dx=0$来找到。 - **多元函数**： - **偏导数**：对于具有多个输入的函数$z=f(x,y)$，可以分别对每个输入求偏导
