Que signifie "Non convexe"?

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Non-convexe, ça désigne des formes ou des surfaces qui n'ont pas une simple courbe lisse. Contrairement aux formes convexes, qui se courbent vers l'extérieur, les formes non-convexes peuvent avoir des creux et des pics. Cette complexité rend plus difficile la recherche de la meilleure solution lors de l'optimisation ou l'entraînement de systèmes comme les réseaux neuronaux.

Dans le contexte des réseaux neuronaux, quand on essaie d'améliorer leurs performances, on bosse souvent avec des fonctions non-convexes. Ces fonctions peuvent mener à plein de solutions possibles, certaines étant peut-être pas les meilleures. Cette irrégularité peut poser des défis pendant le processus d'entraînement, rendant compliqué de savoir comment ajuster le système pour obtenir de meilleurs résultats.

Les formes non-convexes sont courantes dans plein de problèmes du monde réel, comme en apprentissage automatique et en analyse de données. Comprendre comment ces formes se comportent est important, car ça aide à développer de meilleures stratégies pour entraîner et améliorer les réseaux neuronaux.