Gradient Descent Convergence

Cette séance de cours présente un résultat plus fort sur la descente de gradient, en assumant une fonction convexe avec un minimum. Il explique comment l'algorithme converge vers le minimum de la fonction à un taux de 1 sur k, fournissant une preuve détaillée de la convergence. L'instructeur discute également de l'importance de choisir la bonne taille de pas pour la convergence et met en évidence les défis de la détermination de la constante de Lipschitz. En outre, la séance de cours introduit le concept de convexité forte et comment il peut conduire à des résultats de convergence encore plus forts, en soulignant l'importance de comprendre les propriétés de la fonction pour l'optimisation.