plot_convergence

`plot_convergence`通常指的是一种用于可视化迭代算法收敛性的图表，常见于机器学习和数值优化领域。通过这个图表，我们可以直观地看到随着迭代次数的增加，模型的性能（比如损失函数的值）是如何逐步改善并趋近于一个稳定值的。

在创建`plot_convergence`图表时，一般会将迭代次数作为横坐标，将某种性能指标（如损失值、准确度等）作为纵坐标。图表可以帮助我们判断算法是否收敛，以及收敛的速度如何，甚至可以帮助我们调整学习率或其他超参数以提高算法性能。

绘制`plot_convergence`图表的步骤一般包括：
1. 收集迭代过程中的性能指标数据。
2. 利用绘图库（如matplotlib、seaborn等）创建散点图或折线图。
3. 对图表进行必要的格式化，比如添加图例、标题、标注等。
4. 分析图表，得出结论。