Como os modelos realmente aprendem, do gradiente descendente simples ao Adam
Uma loss convexa tem uma garantia poderosa: todo o mínimo local é global. Isso torna a otimização conceptualmente limpa. Muitos objetivos clássicos de ML são convexos; as redes profundas normalmente não são.
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▶ Convexidade na Prática