为什么超参数优化中的非凸优化是难点，做出解释并举出具体例子

超参数优化是机器学习中的一个重要环节，目的是找到模型的最佳超参数组合，以获得最好的性能表现。而非凸优化问题是指目标函数存在多个局部最优解，从而使得求解最优解变得困难。因此，非凸优化是超参数优化的难点之一。

具体来说，非凸优化问题的难点在于它的目标函数具有多个局部最优解，而这些局部最优解通常会导致模型性能较差。因此，在超参数优化中，我们需要找到全局最优解，而这需要在搜索空间中探索多个可能的超参数组合。

举个例子，假设我们要对一个深度学习模型进行超参数优化，其中包括学习率、批量大小和迭代次数等超参数。我们可以使用网格搜索或随机搜索等方法来搜索超参数空间。但是，如果目标函数是非凸的，那么搜索过程可能会陷入局部最优解，导致无法找到全局最优解。例如，如果我们使用随机搜索，可能会在搜索过程中发现一个具有较好性能的超参数组合，但是这个组合并不是全局最优解，而我们却无法继续搜索，因为我们无法知道是否还有更优的超参数组合存在。

因此，非凸优化是超参数优化的一个挑战，需要使用更加高级的优化算法，例如遗传算法、贝叶斯优化等，来解决这个问题。

相关问题

用abcd举出具体例子

假设我们有一个关系模式R(ABCD)，其中A、B、C是组成候选键的属性，D是非主属性。如果存在以下的函数依赖关系：

D → A

那么，这个关系模式R就不满足BCNF，因为非主属性D依赖于候选键的一部分A，而不是依赖于候选键的全部属性。为了满足BCNF，我们需要将关系模式拆分成两个关系模式：

R1(AD)和R2(BCD)

其中，R1中包含候选键A和非主属性D，R2中包含BC和D。这样，每个关系模式都满足BCNF，且不存在数据冗余和不一致性的问题。

请解释场景图的评价指标R@K的含义，并举出具体例子

R@K的含义是召回率@K，它指在搜索任务中，从K个搜索结果中，有多少搜索结果是正确的。例如，如果我们从1000个搜索结果中，返回了前100个，并且其中80个是正确的，那么R@100= 80/100 = 0.8。