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