Wie Modelle wirklich lernen, vom einfachen Gradientenabstieg bis zu Adam
Ein konvexer Verlust hat eine mächtige Garantie: Jedes lokale Minimum ist global. Das macht die Optimierung begrifflich sauber. Viele klassische ML-Zielfunktionen sind konvex; tiefe Netze meist nicht.
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▶ Konvexität in der Praxis