在1000次预测中，假若算法预测有5次发生地震，结果只发生了1次，但是这1次是准确的，那么灵敏度则为1/1=100%，因为实际只有发生一次，输入为正的的样本数量P=1，正确率由99.9%降为99.6%是可接受的，全连接神经网络（Full Connected Net，FCN）为例，全连接层是指第N层的每个神经元和第N-1层的神经元相连，第N-1层神经元的输出就是第N层神经元的输入，中间还包含有中间层

梯度下降法在直线搜索时可能会遇到学习率选择困难、局部最优、梯度消失或爆炸、震荡等问题。这些问题在高维非凸优化问题（如深度学习）中尤为突出。通过改进优化算法、调整学习率策略和初始化方法，可以有效缓解这些问题，提升梯度下降法的性能。------来自Deepseek回答。

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