鞍点と停留点

(cc) photo by odonata98 (Kimberly Reinhart)

G検定の公式テキストを読み進めると、勾配下降法の問題点の一つとして「鞍点(あんてん)」に出くわす。

鞍点と呼ばれるその点は、ある次元から見れば極小であるものの、別の次元から見ると極大になってしまっているもののこと

「まさに馬の鞍(くら)の形だ！確かに馬の背筋方向に勾配下降していくと、鞍の中心（鞍点）を極小解と勘違いしかねない」と目からウロコ。脳に刻まれるわけです。
 そしてG検定問題集の第5章(ディープラーニングの概要)第8問

ディープニューラルネットワークの学習において誤差を最小化する重みを求めたいが、(中略) （ウ）にトラップされてしまうという問題がある。

 で迷いなく（ウ）に「Ｂ．鞍点」を選んで解答をみると、

×（バッテン！）答えは停留点。鞍点は、停留点の一つです。

的なことが書いてあるではないか！
早く言ってよ～～～、公式テキストにはなかったやん。。。
って、なりませんでしたか？！