如果你的PyTorch优化器效果欠佳,试试这4种深度学习中的高级优化技术吧

在深度学习领域，优化器的选择对模型性能至关重要。虽然PyTorch中的标准优化器如

1. SGD

、

1. Adam

和

1. AdamW

被广泛应用，但它们并非在所有情况下都是最优选择。本文将介绍四种高级优化技术，这些技术在某些任务中可能优于传统方法，特别是在面对复杂优化问题时。

我们将探讨以下算法：

1. 序列最小二乘规划（SLSQP）
2. 粒子群优化（PSO）
3. 协方差矩阵自适应进化策略（CMA-ES）
4. 模拟退火（SA）

这些方法的主要优势包括：

1. 无梯度优化：适用于非可微操作，如采样、取整和组合优化。
2. 仅需前向传播：通常比传统方法更快，且内存效率更高。
3. 全局优化能力：有助于避免局部最优解。

需要注意的是，这些方法最适合优化参数数量较少（通常少于100-1000个）的情况。它们特别适用于优化关键参数、每层特定参数或超参数。

https://avoid.overfit.cn/post/d9fedfc22d594ba0a2b7e6a896adcf6c