Otimização com Restrições e Projeções

Como os modelos realmente aprendem, da descida do gradiente simples ao Adam

Às vezes os parâmetros não podem se mover para qualquer lugar. Eles precisam satisfazer restrições: pesos não negativos, normas limitadas, probabilidades que devem permanecer não negativas e somar 1 (um conjunto chamado simplex de probabilidade), limites de justiça, limites de segurança, ou viabilidade física.

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