给定数据集下，感知器是否总会收敛至相同权重？

• 感知器不会总是收敛到同一个超平面。线性可分数据集里存在无数个能完成分类的有效超平面，感知器最终收敛到哪一个，会被初始权重、训练时的样本迭代顺序直接影响。
• 用相同数据集多次训练但设置不同初始权重时，每次得到的权重（对应超平面）几乎都是不同的。只有极端巧合的情况下，不同初始权重才会收敛到同一个解，但这种情况可以忽略不计。
• 额外说明：感知器的训练目标只是找到一个能正确分类的可行超平面，并不追求“最优”（比如像SVM那样找间隔最大的超平面），所以不同初始条件下自然会落到不同的可行解上。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Riccardo Caiulo