Cómo aprenden realmente los modelos, del descenso por gradiente básico a Adam
Una pérdida convexa tiene una garantía poderosa: todo mínimo local es global. Eso hace que la optimización sea conceptualmente limpia. Muchos objetivos clásicos del ML son convexos; las redes profundas normalmente no lo son.
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▶ La Convexidad en la Práctica