convex-optimization
함수의 모양이 아래로 볼록한 볼록 집합에서 최솟값을 찾는 수학적 최적화 과정이다. 볼록 함수에서는 지역 최솟값이 곧 전역 최솟값이 되므로 경사 하강법으로 항상 최적해를 찾을 수 있음이 보장된다. 머신러닝 알고리즘의 수렴 안정성을 이론적으로 뒷받침하는 핵심 개념이다.
함수의 모양이 아래로 볼록한 볼록 집합에서 최솟값을 찾는 수학적 최적화 과정이다. 볼록 함수에서는 지역 최솟값이 곧 전역 최솟값이 되므로 경사 하강법으로 항상 최적해를 찾을 수 있음이 보장된다. 머신러닝 알고리즘의 수렴 안정성을 이론적으로 뒷받침하는 핵심 개념이다.