Dans la formation de réseaux de neurones profonds et peu profonds, pourquoi les méthodes de gradient (par exemple descente de gradient, Nesterov, Newton-Raphson) sont-elles couramment utilisées, par opposition à d'autres métaheuristiques?
Par métaheuristique, j'entends des méthodes telles que le recuit simulé, l'optimisation des colonies de fourmis, etc., qui ont été développées pour éviter de rester coincé dans un minimum local.