O que significa "Não convexo"?

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Não-convexo se refere a formas ou superfícies que não têm uma curva simples e suave. Diferente das formas convexas, que curvam pra fora, as formas não-convexas podem ter vales e picos. Essa complexidade torna mais difícil encontrar a melhor solução quando estamos otimizando ou treinando sistemas como redes neurais.

No contexto das redes neurais, quando tentamos melhorar seu desempenho, frequentemente lidamos com funções não-convexas. Essas funções podem levar a muitas soluções possíveis, algumas das quais podem não ser as melhores. Essa irregularidade pode criar desafios durante o processo de treinamento, tornando difícil saber como ajustar o sistema para obter resultados melhores.

Formas não-convexas são comuns em muitos problemas do mundo real, como em aprendizado de máquina e análise de dados. Entender como essas formas se comportam é importante porque ajuda a criar melhores estratégias para treinar e melhorar redes neurais.