El Descenso de Gradiente no siempre tiene que converger en el mínimo global. Todo depende de las siguientes condiciones; Si el segmento de línea entre dos puntos cualquiera en el gráfico de la función se encuentra arriba o en el gráfico, entonces es una función convexa.
¿Los métodos de descenso de gradiente siempre convergen en el mismo punto?
No, siempre no lo hacen. Esto se debe a que, en algunos casos, alcanza un mínimo local o un punto óptimo local.
¿El descenso de gradiente estocástico converge más rápido?
Según un científico de datos sénior, una de las claras ventajas de usar Stochastic Gradient Descent es que hace los cálculos más rápido que el descenso de gradiente y el descenso de gradiente por lotes. Además, en conjuntos de datos masivos, el descenso de gradiente estocástico puede converger más rápido porque realiza actualizaciones con mayor frecuencia.
¿El descenso de gradiente siempre converge a un mínimo local?
Gradient Descent es un proceso iterativo que encuentra los mínimos de una función. Aunque esta función no siempre garantiza encontrar un mínimo global y puede atascarse en un mínimo local. Para comprender la diferencia entre los mínimos locales y los mínimos globales, eche un vistazo a la figura anterior.
¿En qué punto convergen los métodos de descenso de gradiente?
Fuertemente convexo f. Por el contrario, si asumimos que f es fuertemente convexa, podemos mostrar que el gradiente descendente converge con la tasa O(ck) para 0