Gabarito disponível
Em ciência de dados, ao usar a técnica de Gradiente Descendente, o que ocorre se a função de perda não possuir um mínimo?
Resolução comentada
Sem mínimo, o gradiente descendente diverge continuamente.
O gradiente descendente move os parâmetros na direção que reduz a perda. Se a função não tem mínimo (é ilimitada inferiormente), a perda continua caindo e os parâmetros continuam se afastando, sem nunca convergir. Segundo o gabarito, isso é a divergência contínua.
Análise das alternativas
A) Não há menor valor para onde convergir. B) A oscilação decorre de passo grande demais, não da ausência de mínimo. C) Não há estabilização em valor médio. D) O algoritmo não para sozinho sem critério de parada.
Referência: Otimização em aprendizado de máquina: gradiente descendente.
Resolução comentada do VaiConcursos.