Jul, 2022

基于梯度的双层优化在深度学习中的应用

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TL;DR本篇综述论文研究了基于梯度的双层优化方法在深度学习中的应用和发展，通过探讨单任务和多任务优化问题的双层公式和四种优化器的应用，展示其在优化超参数和提取元知识方面的实用性和高效性，最后指出其广阔的科学问题应用前景。
bi-level optimizationgradient-baseddeep learninghyperparameter optimizationmeta knowledge extraction
发现论文，激发创造
  • 从统一视角探究双层优化在学习和视觉中的应用：调查与进展

    本文介绍了如何使用 Bi-Level Optimization（BLO）来解决计算机视觉和机器学习领域的问题，建立了一个单层重构和统一算法框架，讨论了这个框架的潜力和未来的研究方向。

    Jan, 2021

  • 隐式双层优化：通过双层优化规划进行求导

    本篇研究提出 Differentiating through Bilevel Optimization Programming (BiGrad) 模型，旨在将 Bi-level Programming 加入到神经网络中，通过类别估计算法以降低计算复杂度并支持对于连续变量的处理。实验结果表明，该模型成功地将传统单层方法扩展到了 Bi-level Programming

    Feb, 2023

  • 关于过度参数的双层优化问题中的隐性偏差

    探讨了基于梯度的算法对二层次优化的隐含偏差，阐明了冷启动和热启动的两种标准方法，并阐述了这些和其他算法选择（如超梯度逼近）对收敛解决方案或长期行为的影响。此外，还表明了热启动 BLO 获得的内部解可以编码关于外部目标的大量信息，即使外部参数是低维的。

    Dec, 2022

  • 超参数优化和元学习的双层编程

    基于双层规划的元学习方法，将表示层作为共享超参数，在少数样本情况下实现了较好的结果。

    Jun, 2018

  • 机器学习中的双层优化：算法设计与收敛分析

    本篇论文提供了多方面的双层优化算法收敛速度分析，包括问题和算法两个方面，提出了更加高效可扩展的算法设计，并最终提出了新的随机双层优化算法降低了实践中的复杂度并提高其效率。

    Jul, 2021

  • 可扩展的深度学习嵌套优化

    梯度下降优化在机器学习的成功中起到了关键作用，本研究论文聚焦于嵌套优化问题，特别是超参数优化和生成对抗网络；然而，在大规模求解嵌套问题时，经典方法往往表现不佳，因此我们针对深度学习环境构建了可扩展的嵌套优化工具。

    Jul, 2024

  • 通过极小极大重表达实现高效双层优化

    提出了一种将双层优化问题重新设计成极小极大问题的方法，并采用渐进式梯度下降上升算法来解决该问题，结果表明该算法在降低计算成本的同时，优于现有的基于双层优化的算法。

    May, 2023

  • 双层优化简介：在信号处理和机器学习中的基础与应用

    近期，双层优化（BLO）在信号处理和机器学习领域中取得了重要进展，本文提供了这一类可计算双层优化问题的基本概念、标准算法及其在信号处理和机器学习等领域应用中的最新进展，并指出了当前研究的一些局限性和需要未来深入探索的方向。

    Aug, 2023

  • BloomGML: 透过双层优化镜头看图机器学习

    双层优化是指将下层能量函数的最优解作为上层感兴趣的目标的输入特征。本文说明了一系列图学习技术可以被重新解释为双层优化的特殊情况或简化形式，并提出了更灵活的能量函数类，形成图神经网络的消息传递层。此外，本文探索了与非图神经网络图学习方法的密切联系，并通过实证结果展示了所提出的双层优化方法的多样性。

    Mar, 2024

  • 超参数优化中双层规划的稳定性和泛化性

    本文研究双层规划的理论分析，并提出了一种基于统一稳定性的期望边界解释验证集方面的一些神秘的行为。同时证明了正则化项可以缓解梯度算法过拟合问题。

    Jun, 2021