Comment les modèles apprennent réellement, de la descente de gradient classique à Adam
Une loss convexe offre une garantie puissante : tout minimum local est global. Cela rend l'optimisation conceptuellement propre. De nombreux objectifs classiques du ML sont convexes ; les réseaux profonds, en général, ne le sont pas.
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▶ La convexité en pratique