O que significa "Mínimos Globais"?

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Mínimos globais são os pontos mais baixos em um cenário específico, geralmente em um cenário matemático que representa um problema que estamos tentando resolver. Em termos simples, pense nisso como encontrar o vale mais fundo em uma área montanhosa. Quando se trata de tarefas como treinar redes neurais ou transformers, esses vales representam as melhores soluções possíveis, onde o erro ou perda é o menor.

No contexto do treinamento de modelos de aprendizado de máquina, alcançar um mínimo global significa que o modelo aprendeu a executar da melhor forma possível a tarefa dada. No entanto, às vezes os modelos podem ficar presos em vales menores, chamados de mínimos locais, que não são as melhores soluções. O desafio é encontrar maneiras de guiar os modelos para que eles possam se estabelecer nesses vales profundos ao invés de ficarem presos em vales rasos.

O caminho para um mínimo global pode depender de vários fatores, como a forma como o modelo é configurado inicialmente e quais dados ele é treinado. Ao entender isso, os pesquisadores buscam melhorar os métodos de treinamento, facilitando para os modelos alcançarem seu melhor desempenho.