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Explore la preuve de convergence de la descente de gradient stochastique avec des fonctions fortement convexes et l'impact de la taille des pas sur les propriétés de convergence.
Discute de l'interprétation des courbes de convergence dans l'optimisation, de l'identification des bogues en fonction des taux de convergence et de la compréhension des algorithmes d'optimisation.
S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.
Explore la convergence de la descente du gradient pour les fonctions fortement convexes et l'importance de la régularisation dans la prévention des surajustements.
Explore les courbes de double descente et la surparamétrisation dans les modèles d'apprentissage automatique, en soulignant les risques et les avantages.
