Si. Piense en NN como una función con parámetros de peso ‘w’ que necesita ajustar para minimizar el costo o maximizar la utilidad. En este marco, puede conectar funciones de costo complejas arbitrarias y desglosar su optimizador más adecuado para resolverlo.
Cuando la función de costo no tiene propiedades “agradables” con respecto a “w”, puede limitarse a métodos que puedan manejarlas (evolución diferencial, enjambre de partículas, …). De lo contrario, el algoritmo de retropropagación es una forma muy eficiente de calcular primero los gradientes, en caso de espacio de parámetros de modelo pequeño, o de segundo orden. Los métodos de subgradiente son para casos en los que la derivada no está definida en todas partes.
A menudo, analizar la superficie de error puede ayudarlo a realizar los ajustes necesarios que conducen a una solución aceptable.
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Espero eso ayude
