BP算法并不总能很好的运行,很容易陷入_____最优解。

BP算法，即反向传播算法，是神经网络中用于训练权重和偏置的一种监督学习^[1]算法。尽管BP算法在许多应用中都非常有效，但它确实存在一些局限性和问题，其中之一就是容易陷入局部最优解。

因此，填空的正确答案是：局部最优解。

在神经网络的训练过程中，BP算法通过计算损失函数关于网络权重的梯度，并沿着梯度的反方向更新权重，以此来最小化损失函数。然而，这种方法可能会在参数空间中找到局部最小值，而不是全局最小值。这意味着算法可能会找到一个损失函数值相对较低的解，但不是最低的解。当网络结构复杂或者损失函数表面崎岖不平时，这种情况尤其常见。

为了解决这个问题，研究人员和工程师通常会采用多种策略，如使用不同的初始化方法、改变学习率、使用动量或者采用更高级的优化算法来帮助避免局部最优解，从而更接近全局最优解。